线性不等式约束优化问题的仿射内点不定dogleg算法

使用仿射变换内点回代技术的不定dogleg算法解线性不等式约束的非线性优化问题．通过对构造的仿射不定dogleg路径进行搜索得到迭代方向，结合线搜索内点回代技术获得可接受的步长因子，产生保证目标函数值单调下降的严格内点可行迭代序列．在合理的假设条件下。给出了不定dogleg路径的良好性质，从而证明了算法不仅具有整体收敛性，而且保持超线性收敛速率．数值计算结果表明了算法的有效性．     

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.     

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。     

解一类变分不等式问题的半内点同伦方法

求解含有等式与不等式约束条件变分不等式问题的半内点组合同伦方程, 在较弱的条件下证明从Rⁿ内任意一点出发的同伦路径的存在性、 有界性和收敛性, 并利用数值算例验证半内点组合同伦方法求解含等式与不等式约束条件变分不等式问题的可行性和有效性.     

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。     

求解一类变分不等式问题的内点信赖域方法

针对变分不等式的带非负约束的转化形式给出了一类信赖域迭代算法．该方法的特点是通过利用内点技术，将带非负约束的信赖子问题转化成约束形式的信赖域子问题，从而可以利用截断共轭梯度法来近似求解．     

求解单调变分不等式的一类迭代算法

给出了求解单调变分不等式的一类迭代算法．通过解强单调变分不等式子问题，产生一个迭代点列，该迭代点列收敛到变分不等式的解．最后，给出了这类新算法的收敛性分析。     

仿射内点最优路径法解线性不等式约束的优化问题

提供了仿射内点回代技术的最优路径法解线性不等式约束的非线性优化问题，通过构造的最优路径得到搜索迭代方向，结合非单调内点回代线搜索技术获得可接受的步长因子，从而产生保证目标函数值非单调下降的严格内点可行迭代序列．基于最优路径的良好性质，证明了在合理的假设条件下，算法不仅具有整体收敛性而且保持超线性收敛速率．引入非单调技术能克服高度非线性的病态问题，加速收敛性进程，数值计算结果表明了算法的有效性．     

有界约束非线性方程组的不精确牛顿类仿射共轭梯度路径方法

提供了不精确牛顿类的仿射内点离散共轭梯度法求解有界变量约束的非线性方程系统.通过构建仿射离散共轭梯度路径结合不精确牛顿步获得了搜索方向,并使用内点回代线搜索技术获得迭代步长.在合理的条件下,证明了算法的整体收敛性和局部超线性收敛速率.最后,数值结果表明了所提供的算法的有效性和可行性.     

有界变量约束优化的仿射投影共轭梯度路径内点方法

采用共轭梯度路径结合仿射内点投影回代技术解有界变量约束的非线性优化问题．通过构造共轭梯度路径解二次模型获得搜索方向,引入线搜索技术获得的迭代步既落在严格可行域内,叉能使目标函数下降．基于共轭梯度路径的性质,在合理的假设条件下,证明了所提供的算法不仅具有整体收敛性,而且保持快速的超线性收敛速率．进一步,数值计算说明了算法的可行性和有效性．     

线性不等式约束优化问题的仿射内点信赖域子空间算法

使用仿射变换内点回代技术的信赖域子空间算法解线性不等式约束的非线性优化问题．通过构造一个二维子空间，在子空间中求解信赖域的子问题得到迭代方向，结合线搜索内点回代技术获得可接受的步长因子，产生保证目标函数值单调下降的严格内点可行迭代序列．子空间技术的应用使得该方法适用于求解大规模问题．在合理的假设条件下，给出了信赖域子空间算法的良好性质，从而保证了算法不仅具有整体收敛性，而且保持超线性收敛速率，数值计算结果表明了算法的有效性。     

有界变量约束非线性不定方程组的仿射信赖域内点算法

通过引入指示函数及其相应的指示集合和强二阶充分条件,在不需要严格互补条件的情况下,所提供的算法不仅有整体收敛于方程组的解且保持局部超线性收敛速率．最后,数值试验表明算法的可行性与有效性．     

凸规划的内椭球法与原始-对偶仿射尺度算法

对线性约束的凸规划问题给出了一个原始-对偶仿射尺度算法，比较了这种方法与“内椭球法”两种算法的关系，并证明了该算法的迭代复杂性是O(nL^2)。     

一个新的涉及锐角三角形边长的加权不等式

建立了一个有关锐角三角形边长的一个加权不等式，讨论了它的应用，提出了几个关于三角形内部一点的不等式猜想。     

有界约束非线性方程组的仿射内点法

本文给出了解决带变量有界约束的非线性方程组问题的仿射内点法,此方法将内点牛顿类方向与线性搜索相结合,它拓展了不精确牛顿法。方法使用了仿射技巧,其搜索方向采用不精确牛顿步,并用内点回代技巧和线性搜索技术保证迭代点严格可行和目标函数的下降量。文章给出了算法的整体收敛性和局部超线性收敛性的分析与证明。     

随机仿射变分不等式的改进期望加权残差法

本文在绝对值残差和加权期望残差方法的基础上针对带有非线性扰动的随机仿射变分不等式问题考虑了期望和方差的凸组合形式,得到了改进的期望加权残差极小化问题.通过拟蒙特卡洛方法,本文得到问题的离散近似问题,并研究了问题目标函数的可微性及其水平集的有界性,然后对问题进行了收敛性分析.