基于鲁棒控制的自适应分数阶梯度优化算法设计（英文）

摘要： 当目标函数是强凸函数时,一般的分数阶梯度下降法不能够使函数收敛到最小值点,只能收敛到一个包含最小值点的区域内或者是发散的.为了解决这个问题,本文提出了自适应分数阶梯度下降法(AFOGD)和自适应分数阶加速梯度下降法(AFOAGD)两种新的优化算法.受到鲁棒控制理论中二次约束和李雅普诺夫稳定性理论的启发,建立了一个线性矩阵不等式去分析所提出的算法的收敛性.当目标函数是L-光滑且m... （共10页）