GSVM优化问题的一种新的光滑函数法

摘要

提出求解广义支撑向量机(GSVM)优化问题的一种新的光滑函数法,克服了已有算法收敛速度慢且计算结构复杂的缺陷.首先利用最优化理论的KKT互补条件,将GSVM转化为无约束优化问题,然后给出了基于Newton型迭代的光滑函数的迭代方法.给出了这种光滑函数的有关性质、迭代算法的迭代格式及其收敛性.通过理论分析及数值实验证明了该算法对初始点不敏感,且收敛速度快、数值稳定.从而验证了算法的可行性和有效性.