Banach空间中一类分裂等式可行问题的强收敛定理

为了在Banach空间中得到分裂等式公共不动点问题的强收敛性,在适当的条件下构造了一种新的迭代算法,并在更具一般性的条件下证明了由该算法生成的序列强收敛于分裂等式不动点问题的一个解.最后,根据所得结论进一步得到了分裂等式均衡问题与极大单调算子零点问题的强收敛性定理.     

两个可数族严格伪压缩映射的分裂公共不动点迭代逼近算法

为了进一步研究广义非线性算子分裂公共不动点这个热点问题,在Hilbert空间中利用加权平均迭代逼近方法,给出了2个关于严格伪压缩映射的特征性质,构建了一个新的对于2个可数族严格伪压缩映射的分裂公共不动点的迭代逼近序列,在较弱条件下证明了该序列的3个弱、强收敛性定理,作为应用,可求解一类可数族广义分裂等式问题.研究结果改...     

最优化问题广义投影下的广义次可行方向算法

利用广义投影技术和次可行方向法思想建立了非线性等式与不等式约束最优化问题的一个算法，它采用广义投影代替了传统的转轴运算，而且广义投影阵只由ε－积极约束函数的梯度产生，对于不等式约束的辅助优化问题，该算法是一个次可行方向类算法，称之为广义次可行方向法，算法在较弱的条件下具有全局收敛性。     

混合约束非线性最优化问题的一个降维算法

本文利用等式约束问题K-T点的一个充分条件,按照最小二乘法将等式约束问题转化为无约束最优化问题,从而提出了一个等式约束最优化问题的降维算法.在此基础上,提出了解决混合约束非线性最优化问题的一个降维算法.     

一般约束问题的广义摄动梯度投影算法

讨论带不等式和等式约束优化问题,提出了求解非线性规划问题的广义摄动梯度投影算法。考虑到计算的误差因素,在搜索方向上进行摄动,得到一个方向不精确的广义梯度投影法。避免了转轴运算,使计算量大为减少,并证明了算法的全局收敛性。     

分裂广义均衡问题及其收敛算法

在Hilbert空间中引入分裂广义均衡问题(SGEP),构造了3种迭代算法来解决该类问题.并且证明了算法在适当的条件下,迭代序列弱收敛或强收敛于分裂广义均衡问题的解.     

求解分裂等式不动点问题的迭代算法

近年来,分裂可行性问题已受到人们的广泛关注,并应用于解决许多实际问题,如图像恢复和重构、CT断层扫描和放射疗法计划等。本文针对分裂等式不动点问题的一种迭代算法,改进了步长的选取方式,从而使算法更容易执行。在一定条件下,我们证明了新的迭代算法生成的序列弱收敛于分裂等式不动点问题的解。     

关于一个矩阵等式及其补充证明(英文)

解决了陈孝娟和郭文斌提出的一个关于矩阵广义逆等式的问题.最后还给出了一个更简单的补充证明.     

等式约束非线性最优化问题的一个降维算法

本文利用等式约束问题K-T点的一个充分条件,按照最小二乘法将等式约束问题转化为无约束最优化问题,从而提出了一个等式约束最优化问题的降维算法.     

关于一个矩阵等式及其补充证明（英）

解决了陈孝娟和郭文斌提出的一个关于矩阵广义逆等式的问题.最后还给出了一个更简单的补充证明.     

分裂等式问题的一种简单投影算法

本文主要给出了求解分裂等式问题的一种简单投影算法及其松弛算法,证明了算法的全局收敛性.与相关算法相比,该算法每一步的迭代步长都可直接计算出,避免了计算矩阵的谱半径.     

求解一类非线性互补问题的广义模基矩阵分裂迭代法

通过引入新的正对角参数矩阵, 提出了求解$H$-矩阵非线性互补问题的广义模基矩阵分裂迭代法和广义二步模基矩阵分裂迭代法, 取定特殊的正对角参数矩阵和矩阵分裂后, 两种算法都可转化为已有的模基矩阵分裂迭代法, 因此是已有求解线性互补问题和非线性互补问题模基矩阵分裂迭代法的推广. 利用$H$-矩阵的相关性质建立了两种算法的收敛性分析, 在算法收敛的充分条件中, $H$-分裂的假设比已有的非线性互补问题模基矩阵分裂迭代法$H$-相容分裂的收敛条件更弱; 另外, 所得到的正对角参数矩阵的收敛域比已有非线性互补问题模基矩阵分裂迭代法的收敛域更大, 因此收敛性结果是已有算法收敛性结果的推广改进, 这表明新的正对角参数矩阵是有效的.     

等式约束下的共轭梯度算法

为了寻找求解大规模无约束非线性优化问题的一种有效方法,提出了一种等式约束下新的共轭梯度算法,该算法利用广义消去法将约束优化问题转化为无约束优化问题.并证明了该算法具有全局收敛性,同时还证明了该算法在强wolfe线搜索下具有充分下降性.     

非线性优化的广义投影变尺度算法及超线性收敛性

结合罚函数法的思想,提出一种初始点任意的广义投影变尺度算法求解非线性等式和不等式约束优化问题,克服了Maratos效应的校正方向自动产生显式表达式,并在适当的条件下证明了算法是全局收敛的,且具有超线性收敛性.实验结果表明算法有效.     

线性等式约束多目标最优化问题的一个新降维算法

利用等式约束最优化问题的一个K-T条件,首先将等式约束最优化问题转化为无约束问题,利用Gauss-Newton法进行求解,得到求解最优化问题的一种新思路;然后针对线性等式约束多目标最优化问题,利用最短距离理想点法,将其转化为线性等式约束最优化问题,从而提出了一种新算法.最后给出算法收敛性的证明,例题表明算法是有效的.     

求解非对称鞍点问题的广义修正的带位移分裂方法

提出了一种求解非对称鞍点问题的广义修正的带位移分裂方法,详细分析了该算法的收敛性质.数值算例表明,新算法是行之有效的,相较其它方法具有更快的收敛速度.     

非线性优化的广义投影梯度变尺度法

利用投影技术和变尺度矩阵相结合的方法,建立了求解非线性等式与不等式优化问题的广义投影变尺度方向算法.并在一定条件下证明了了算法的收敛性.     

拟伪压缩映射的分裂等式不动点问题的强收敛定理

研究更具一般性的拟伪压缩映射的分裂等式不动点问题,构造了一种新的不涉及投影算子的迭代算法,并在无半紧的条件下得到该算法的强收敛定理.     

广义混合变分不等式解的存在性与迭代算法

研究了一类广义混合变分不等式;利用η-次微分和η-近似映象这两个概念讨论了这种广义混合变分不等式解的存在性;并结合分裂技巧和自适应迭代技巧提出了一个求解这种广义混合变分不等式的显式迭代算法;最后证明了该算法在适当的条件下收敛.     

广义混合隐拟变分不等式解的算法

利用广义混合隐拟变分不等式与隐预解等式等价的关系,提出了解广义混合隐拟变分不等式的几种新的算法,并且证明了在伪单调算子的条件下新算法的收敛性.