近日,理学院数学系徐姿教授与中国科学院张慧灵博士、戴彧虹院士合作,在美国数学学会期刊《Mathematics of Computation》在线颁发题为 “Zeroth-Order Primal-Dual Alternating Projection Gradient Algorithms for Nonconvex Minimax Problems with Coupled Linear Constraints” 的沉要钻研论文。该论文以徐姿教授为唯一通讯作者,亿万先生MR为通讯单元。

该论文针对带有耦合线性约束的非凸极幼极大问题,初次提出两类拥有明确迭代复杂度保障的零阶算法,为机械进建、信号处置等前沿领域提供了新的理论工具与算法支持。极幼极大问题在天生匹敌网络、鲁棒优化等领域中表演着主题角色。然而,当问题涉及非凸结构并伴随耦合线性约束且没有梯度信息可用时,传统算法常因必要梯度信息或推算复杂度过高而受限。在现实场景中,梯度往往难以获取或成本高昂,使得零阶(仅依赖函数值)算法的钻研尤为沉要。针对这一挑战,论文中提出了两种单循环算法:零阶原始-对偶交替投影梯度算法(ZO-PDAPG) 与零阶正则化动量原始-对偶投影梯度算法(ZO-RMPDPG),别离合用于确定性与随机环境下的非凸-(强)凹极幼极大问题。这是目前首批为带有耦合线性约束的非凸-(强)凹极幼极大问题提供零阶算法复杂度保障的工作。尤其值得一提的是,当 ZO-RMPDPG 算法利用于无耦合约束的随机非凸-凹极幼极大问题时,其迭代复杂度显著超过现有零阶步骤,达到了新的最优水平。该成就的颁发,为非凸优化与零阶算法领域的理论钻研提供了新的思路,也为在高维度、梯度缺失或推算受限的现实系统中索求高效优化算法奠定了基础。该项成就是徐姿教授团队近期在该钻研方向继交替梯度投影算法(Mathematical Programming, 201: 635-706, 2023)和零阶交替梯度投影算法(SIAM Journal on Optimization, 34:1879-1908, 2024)之后的又一高水平成就。
《Mathematics of Computation》是国际上推算数学领域的顶级期刊,由美国数学学会出版,专一于数值分析、推算步骤和数学利用等领域的高质量钻研。该期刊在学术界享有很高的名誉,颁发的文章通常拥有沉要的理论或利用价值。该刊既是中国数学会《数学期刊分类简表》中的T1类刊物,也是中科院分区中的1区Top期刊。
本工作得到了国度沉点研发打算 (核准号:2021YFA1000300 和2021YFA1000301)以及国度天然科学基金项目 (核准号:12471294, 12021001和92473208)的赞助。文章链接:https://pubs.ams.org/MCOM/0000-000-00/S0025-5718-2026-04196-1