求解非线性互补问题的一种光滑化算法

求解非线性互补问题是利用光滑逼近函数将其转化为光滑方程组。提出了非线性互补问题的一个新的光滑逼近函数,并使用光滑化算法求解非线性互补问题。对P0函数的非线性互补问题,证明了算法的收敛性,数值实验表明算法的有效性。     

一个求解广义圆锥互补问题的光滑非精确牛顿法

研究一个求解广义圆锥互补问题的光滑非精确牛顿法.该算法基于一个新的光滑函数，将广义圆锥互补问题等价转化成一个光滑的非线性方程组，然后利用非精确牛顿法求解此方程组.算法在每次迭代时只需求解牛顿方程的一个近似解，因此适于求解大规模广义圆锥互补问题.在适当条件下，证明算法具有全局和局部二次收敛性质.数值实验结果表明算法是非常有效的.     

求解非线性加权互补问题的光滑算法

研究一个新的求解非线性加权互补问题的光滑算法.该算法利用一个带有权重的光滑函数,将非线性加权互补问题等价转化成一个光滑方程组,再利用牛顿法求解此方程组.在非奇异条件下,证明了算法具有全局和局部二次收敛性质.数值实验结果表明算法是非常有效的.     

绝对值互补问题的一种收敛算法

利用NCP函数将绝对值互补问题的求解转化为一个求解不动点问题,并给出一个新的算法,最后证明了该算法的收敛性.     

求解一类随机线性互补问题的L-M算法

提出求解一类随机线性互补问题的一个L-M算法,利用NCP函数将随机线性互补问题转化为无约束最小化问题,通过非单调L-M算法来求解无约束最小化问题.在适当的假设下,证明了该算法的全局收敛性.     

求解一类随机线性互补问题的L-M算法

提出求解一类随机线性互补问题的一个L-M算法,利用NCP函数将随机线性互补问题转化为无约束最小化问题,通过非单调L-M算法来求解无约束最小化问题.在适当的假设下,证明了该算法的全局收敛性.     

解互补问题的—类广义拟牛顿算法

互补问题在实际生活中有着广泛的应用,是当前研究的一个热点问题,从而产生了很多的解决途径。本文利用互补函数将互补问题转化为一个无约束最优化问题,从而构造了一类求解互补问题的广义拟牛顿算法,并从理论上给出了无约束最优化问题的解是原互补问题解的一个充分条件。数值实验表明算法不仅可行而且效果较好。     

解互补问题的一类广义拟牛顿算法

互补问题在实际生活中有着广泛的应用,是当前研究的一个热点问题,从而产生了很多的解决途径.本文利用互补函数将互补问题转化为一个无约束最优化问题,从而构造了一类求解互补问题的广义拟牛顿算法,并从理论上给出了无约束最优化问题的解是原互补问题解的一个充分条件.数值实验表明算法不仅可行而且效果较好.     

互补问题的一种光滑迭代算法

利用互补问题的等价不动点格式，建立了一种迭代公式，进而对其中不可微的极大值函数，分别用熵函数方法导出的两个光滑函数进行逼近，构造了两个不同的算法，对文献里的几个标准互补问题的测试，显示了算法的稳定性和有效性。     

一种求解非线性互补问题的光滑牛顿方法

针对非线性互补问题,构造一个新的光滑逼近函数,分析该函数的一些基本性质,再利用该函数建立求解非线性互补问题的光滑牛顿算法,证明在适当的条件下这一算法是全局及局部超线性收敛的,最后用数值算例验证该算法是有效的.     

线性圆锥互补问题的光滑化牛顿法

给出求解线性圆锥互补问题一种新的光滑化牛顿法. 首先, 基于一个圆锥互补函数的光滑化函数, 将线性圆锥互补问题转化成一个方程组,  然后用光滑化牛顿法求解该方程组; 其次, 在适当假设下, 证明该算法具有全局收敛性和局部二阶收敛性. 数值结果表明, 该算法求解线性圆锥互补问题所需的CPU时间和迭代次数均较少, 且相对稳定, 从而证明了算法的有效性.     

线性互补问题中一个新的高阶收敛算法

利用凝聚函数对线性互补问题的等价形式进行带参数的磨光 ,并对参数方程的解曲线进行离散化追踪 ,在无假设有严格互补解的条件下 ,给出一个新的算法 .在适当条件下 ,证明该算法具有大范围线性收敛和局部任意阶收敛性     

线性互补问题中一个新的高阶收敛算法

利用凝聚函数对线性互补问题的等价形式进行带参数的磨光， 并对参数方程的解曲线进行离散化追踪， 在无假设有严格互补解的条件下， 给出一个新的算法. 在适当条件下， 证明该算法具有大范围线性收敛和局部任意阶收敛性.     

线性互补问题的一个高阶收敛性算法

利用凝聚函数对线性互补问题进行带参数的磨光，并对参数方程的解曲线进行离散化追踪，在适当的条件下，证明算法任意阶收敛到解     

求解互补问题的Newton-Krylov-Schwarz算法

提出一类并行的半光滑Newton-Krylov-Schwarz算法来解决互补问题.利用半光滑函数,通过解大规模稀疏非线性代数方程组,得到此类优化问题的数值解.计算结果表明此算法的可行性.     

一个超线性收敛的广义投影序列方程组算法

讨论了非线性不等线约束最优化问题,在较温和条件下,采用广义和投影和序列线性方程相结合的技术,建立一个新的可行下降算法,证明了算法的全局收敛性和超线性收敛性。该算法每交迭代只需解２个线性方程组。     

线性二阶锥权互补问题的非精确非单调光滑化牛顿法

针对线性二阶锥权互补问题, 提出一种新的非精确非单调光滑化牛顿法. 首先, 基于新的含参数光滑函数, 将线性二阶锥权互补问题转化为一个光滑方程组; 然后, 给出求解该方程组的新非精确非单调光滑化牛顿法; 最后, 在半正定矩阵假设下, 证明该算法全局收敛和局部超线性收敛. 数值结果表明, 该算法稳定、 有效.     

非线性互补问题的光滑逼近法

基于非线性互补问题(NCP(F))的等价变形,构造非线性互补问题的一个光滑逼近函数,把非线性互补问题等价变形为非线性方程组问题加以求解,建立了求解非线性互补问题的一个光滑逼近算法,并在一定条件下证明该算法的全局收敛性.     

绝对值方程的一种严格可行内点算法

给出绝对值方程的一种新算法. 先把绝对值方程转化为线性互补问题, 再结合牛顿方向和中心路径方向, 通过求解一个线性方程组得到搜索方向.  获得了求解绝对值方程的一种严格可行内点算法, 并证明了该算法经过有限次迭代后收敛到原问题的一个最优解, 数值实验表明方法是有效的.     

优化问题的序列线性方程组解法

拟牛顿算法是求解无约束优化问题的有效算法.序列二次规划方法是将拟牛顿算法应用于求解约束优化的推广与发展,它保持了拟牛顿算法的超线性收敛速度而成为约束优化的重要算法类.序列线性方程组方法则是它的进一步发展,目的在于每步求迭代方向dk时避免求解计算量较大的二次子规划.现在序列线性方程组方法仍在研究和发展,目的是简化算法结构、减少计算量,同时保持算法的优良性质.