ADMM算法求解二次项目标函数+l1正则项问题

本文介绍了如何应用ADMM(交替方向乘子法)算法来解决包含二次目标函数和L1正则项的问题。首先详细描述了问题,然后通过将原问题转换为更易处理的形式,逐步解析x、z和u的更新步骤。x更新涉及求解超定线性系统,z更新涉及阈值操作以处理L1范数,而u更新则是x和z更新的差值。

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ADMM算法求解二次项目标函数+l1正则项问题

问题描述

min⁡xf(x)+λ∣∣x∣∣1⋅⋅⋅⋅⋅⋅(1) \min_x f(x)+\lambda||x||_1······(1) xminf(x)+λx11
其中,f(x)为二次项函数,λ>0,x是RnR^nRn上的列向量。

分析

由于(1)带l1范数不可导,考虑将(1)转化为以下问题(2):

min⁡f(x)+g(z)x−z=0 \min f(x)+g(z)\\ x-z=0 minf(x)+g(z)xz=0
其中,
g(z)=λ∣∣z∣∣1 g(z)=\lambda||z||_1 g(z)=λz1
则增广拉格朗日函数为
L(x,z,y)=f(x)+g(z)+yT(x−z)+n2∣∣x−z∣∣22 L(x,z,y)=f(x)+g(z)+y^{T}(x-z)+\frac{n}{2}||x-z||_{2}^{2} L(x,z,y)=f(x)+g(z)+yT(xz)+2nxz22
迭代算法为
xk+1:=arg min⁡xL(x,zk,yk)zk+1:=arg min⁡zL(xk+1,z,yk)yk+1:=yk+n(xk+1−zk+1) x^{k+1}:=\argmin_xL(x,z^k,y^k)\\z^{k+1}:=\argmin_zL(x^{k+1},z,y^k)\\y^{k+1}:=y^k+n(x^{k+1}-z^{k+1}) xk+1:=xargminL(x,zk,yk)zk+1:=zargminL(xk+1,z,yk)yk+1:=yk+n(xk+1zk+1

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