原始–对偶梯度算法广泛应用于求解带约束的凸优化问题,大部分文献仅证明了该算法的收敛性,而没有分析其收敛速度.因此,本文研究了求解带有不等式约束凸优化的一类离散算法,即增广原始–对偶梯度算法(AugPDG),证明了Aug-PDG算法在一些较弱的假设条件下可以半全局线性收敛到最优解,并明确给出了算法中步长的上界.最后,数值算例证实了所得理论结果的有效性.
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