摘要
非凸可分优化问题广泛存在于机器学习、信号处理、图像处理等领域，对其求解具有重要的理论意义和应用价值。
交替方向法作为一种经典的优化算法，因其可将复杂问题分解为易于求解的子问题而备受关注。
本文首先介绍了非凸可分优化问题和交替方向法的基本概念，然后综述了交替方向法求解非凸可分优化问题的研究现状，包括算法设计、收敛性分析以及应用研究等方面。
最后，对未来的研究方向进行了展望。
关键词：非凸优化；可分优化；交替方向法；收敛性分析；应用
随着大数据时代的到来，各种应用领域涌现出海量数据，对高效的优化算法提出了迫切需求。
许多实际问题可以建模为优化问题，其中一类重要的优化问题是非凸可分优化问题。
这类问题通常具有目标函数非凸、约束条件复杂等特点，传统的基于凸优化的算法难以有效求解。
交替方向法（AlternatingDirectionMethodofMultipliers，ADMM）作为一种经典的优化算法，最早于20世纪70年代被提出，并在近年来受到广泛关注。
ADMM算法的核心思想是将原问题分解为多个易于求解的子问题，并通过交替迭代的方式求解各个子问题，最终得到原问题的解。
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