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新颖的前向向后算法优化和应用于压缩感知和图像修复( Novel forward–backward algorithms for optimization and applications to compressive sensing and image inpainting )
Suthep Suantai Muhammad Aslam Noor Kunrada Kankam Prasit Cholamjiak
前向-后向算法是求解两个目标函数之和的凸极小化问题的一种分裂方法。由于它在图像和信号处理、最优控制、回归和分类问题等许多学科中有着广泛的应用,因而在优化问题中得到了广泛的关注。在这项工作中，我们的目标是引入新的前向-后向算法，以解决无约束和有约束凸极小化问题的线性搜索技术。我们讨论了在不依赖于梯度的Lipschitz连续性假设的温和条件下的收敛性。最后给出了一些在解决压缩感知和图像修复问题中的应用。数值结果表明，所提出的算法比文献中的一些算法效率更高。并通过数值实验讨论了算法中参数的最优选择。
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