本文研究了一类新的子模函数优化问题，提出了一种基于平滑凸优化的算法 SLG，可用于解决具有数万个变量的分解子模函数问题，而且在一些合成基准测试和联合分类和分割任务中优于现有的子模函数优化算法。

Oct, 2010

本文介绍一种易用且可并行的用于最小化由 “简单” 子模函数组成的子模函数的算法，并在几何子模多面体的基础上，利用谱图理论结果证明该算法线性收敛，并给出了收敛速率的上下界。

Jun, 2014

本文研究了次模函数及其在凸优化和概率测度方面的应用，提出了连续化的概率测度拓展方式，利用多重边际最优传送理论对次模集函数情况下的推论进行了拓展，最终给出了离散域中通用次模函数的实际最小化算法及其收敛速率。

Nov, 2015

该研究提出了一种基于离散子模规划问题的连续最佳逼近算法，提高了优化子模函数的效率和精度，并在图像分割任务中展示了该算法的优越性。

Nov, 2013

本文对连续子模函数以及连续除去 DR 子模函数进行了系统研究，探讨了应用的范围以及寻找最优解的有效算法。

Jun, 2020

本研究探讨了在一般的向下封闭凸约束下最大化非单调 DR-submodular 连续函数的问题，通过研究其几何属性提出了两种具有漂亮保证的优化算法，并扩展到更广泛的广义 DR-submodular 连续函数类以适用于更多应用场景。

Nov, 2017

本文介绍了一种弱 DR 属性，用于给出有关子模性的统一特征，证明了可以在近似保证的同时高效地最大化子模连续函数，为在一般下闭凸约束条件下最大化单调 DR - 子模连续函数和在盒约束条件下的非单调子模连续函数提供了算法，并探讨了其在不同实际应用中的应用性。

Jun, 2016

本文介绍了子模函数的连续松弛及其在优化问题中的应用，同时提出了一种基于对称子模函数的基数约束下，最小化函数的常系数逼近算法。

Dec, 2009

本文研究子模函数最小化问题，并采用随机坐标下降方法来获得具有更快线性收敛率和更低迭代成本的算法。与交替投影方法相比，我们的算法不依赖于完全维度的向量运算，并且收敛所需的迭代次数显著减少。

Feb, 2015

本文研究了 k - 次模函数及其在离散函数中的应用，给出了 k - 次模多面体概念及 k - 次模函数的极小 - 极大定理，同时将以前次模函数的极小 - 极大定理推广到了 k - 次模函数的情形。

Sep, 2013