次梯度外梯度方法求解随机变分不等式

随机变分不等式在供应链网络、交通运输和博弈论中具有广泛的应用。提出基于次梯度外梯度的随机逼近方法求解随机变分不等式,将矫正步的投影改投在半空间,以此来减少计算投影的代价。在适当的假设下,证明了所提出的算法具有全局收敛性。     

求解随机变分不等式问题的修正外梯度随机逼近算法

【目的】研究求解随机变分不等式问题的基于外梯度的随机逼近算法。【方法】依据求解经典变分不等式问题的外梯度算法,给出求解随机变分不等式问题的修正外梯度随机逼近算法。【结果】在适当的假设下,证明了修正外梯度随机逼近算法具有全局收敛性,初步的数值试验结果表明算法具有有效性。【结论】修正外梯度随机逼近算法是对已有的外梯度随机逼近算法的进一步推广,并且可在更弱的假设下获得它们的全局收敛性结果。     

单调变分不等式问题外梯度方法的推广

利用Armijo 似搜索和强正有界算子改进单调变分不等式问题的外梯度方法, 并在Hilbert空间中讨论Armijo似搜索的可行性, 建立逼近单调变分不等式问题解的强收敛定理.     

单调变分不等式问题外梯度方法的推广

利用Armijo 似搜索和强正有界算子改进单调变分不等式问题的外梯度方法, 并在Hilbert空间中讨论Armijo似搜索的可行性, 建立逼近单调变分不等式问题解的强收敛定理.     

变分不等式的惯性次梯度外梯度算法

在实Hilbert空间中提出求解单调变分不等式的惯性次梯度外梯度算法,其中变分不等式的可行集是一个光滑凸函数的水平集.新算法应用惯性加速技巧,迭代过程中对映射F赋值一次,并只需向两个半空间作投影两次.在适当的假设下,证明该算法的弱收敛性.新算法改进和推广相关文献中的相应结果.     

次梯度外梯度算法求解随机变分不等式

确定性变分不等式已经有了较为完善的理论和数值方法。受次梯度外梯度算法的启发,考虑将其推广到随机变分不等式中。由于随机因素的出现,确定性的数值方法不能直接用来求解随机变分不等式。为此,结合处理随机优化常用的随机逼近方法,提出采用基于次梯度外梯度的随机逼近方法来求解随机变分不等式,即每次迭代抽取一个样本点,用样本函数去代替期望值函数,同时将外梯度算法中的第二步投影改投在含有可行集的一个半空间上,新的迭代点为第k步和矫正步的一个凸组合。该法采取随机逼近方法处理随机问题,并且当投影难以计算的时候,修改第二步投影在半空间上以此来减少计算的代价,新的迭代点充分利用了已知点的信息,使得算法迭代快速有效。在适当的假设下,当函数是伪单调的时候证明了去全局收敛性,并给出了初步的数值试验来证明该算法的可行性。     

单调变分不等式的改进次梯度外梯度算法

在Hilbert空间中提出一种求解Lipschitz连续单调变分不等式的改进次梯度外梯度算法,该算法的步长是自适应的.同时在算法的每一次迭代中,只需要计算向特殊结构半空间的投影.最后在Lipschitz系数大小未知的条件下,得到算法在Hilbert空间中的强收敛性.     

求解变分不等式问题的惯性次梯度外梯度算法

提出一种惯性次梯度外梯度方法来求解变分不等式问题,并且在映射是伪单调和Lipschitz连续但Lipschitz连续常数无需知道的假定下,给出算法的强收敛性结果.最后,给出主要的数值实验结果.     

求解单调变分不等式的一个新的连续方法

文中给出了求解一般非空闭凸集上单调变分不等式的一个新的连续方法．证明了算法的收敛性等价于所求问题的可解性,算法生成轨线的聚点不仅是变分不等式的解,而且还是其极小二模解．     

求解非单调变分不等式问题的修正惯性次梯度外梯度算法

变分不等式问题在经济金融、交通运输、数学规划、力学等领域都有着广泛的应用。 近年来,变分不等式问题受到许多学者的研究,且这些研究主要集中在求解单调或者伪单调变分不等式问题。 文章在实希尔伯特空间中,针对非单调变分不等式问题,提出了求解该问题的算法。 借助惯性原理和 Mann 型方法,构造了一个带 Armijo线性搜索的修正惯性次梯度外梯度算法;在没有 Lipschitz 连续性的假设下,证明了由算法产生的迭代序列强收敛于变分不等式问题的解,值得注意的是,定理的证明并没有要求映射的任何单调性假设;最后,给出了两个数值实验,阐明了文章算法的有效性和优越性,所得结果推广和改进了许多最新的结果。     

变分不等式的新超梯度迭代法

引入了求解变分不等式的新的超梯度法,证明了由算法所生成迭代序列强收敛于非扩张映射不动点集合与变分不等式解集合的公共元素.方法和结果推广了这一领域内一些已知结果.     

一类模糊映象的广义变分不等式

给出了一类模糊映象的广义变分不等式解的存在性定理，讨论了模糊映象的满射性及有关性质。     

非扩张映象和广义变分不等式的迭代收敛性

引入更为一般的非扩张显式粘滞迭代算法,利用此迭代算法在Hilbert空间中建立了非扩张映象的公共不动点集与具有强单调映象的变分不等式解集的公共元素的强收敛定理,推广和改进了相关结果.     

解单调变分不等式的一种算法

考虑了单调变分不等式的一种扰动,通过扰动变单调不等式为强单调变分不等式．利用广义的D-间隙函数提出一种无需计算函数梯度的算法,进一步证明此算法产生的每一聚点都是原变分不等式的解．     

求解变分不等式的一种改进的投影收缩算法

给出一种新的求解变分不等式的投影收缩算法,这个算法只需要在算子单调的条件下就可以证明其收敛性,而不再需要算子是强单调的或Lipschitz连续的。     

一类变分不等式的扰动迭代算法

通过对Verma相应结果的讨论与改进 ,利用变分不等式求解技巧 ,给出了希尔伯特空间中一类广义变分不等式的解的新的扰动迭代算法 ,并讨论了其收敛性     

渐近非扩张型映像不动点的粘性逼近法?

在一致凸Banach空间E的非空闭凸子集C上研究了渐近非扩张映像T不动点问题,引入了一种新的更加广泛的粘性逼近迭代算法,在适当条件下证明了该迭代序列{xn}强收敛于映像T的不动点x?∈F( T),并且x?是一个变分不等式的解。所得结果改进和推广了其他相应结果。     

求解变分不等式问题的一种新投影方法

提出了一种求解变分不等式问题的新投影方法,该方法主要采用了一种新的投影方向.并证明了新算法在较弱条件下具有全局收敛性.