一个求解权互补问题的光滑型算法

最近,一类由互补问题延伸而来的权互补问题被引入和研究,它是标准互补问题的推广.本文延伸一个求解单调互补问题的光滑型算法来解决单调权互补问题,并且在弱条件的假设下证明算法的全局收敛性.最后给出的初步的数值结果也证明了延伸的算法对于解决单调权互补问题是有效的.     

二阶锥权互补问题的非单调非精确光滑牛顿法

【目的】将权互补问题引入到二阶锥上,研究二阶锥权互补问题。【方法】基于一个新的带参数的光滑函数,将二阶锥权互补问题转化为一组带参数的非线性方程组,并采用非单调非精确光滑牛顿法进行求解。【结果】在每次迭代中,该算法只需近似地求解一个非线性方程组且只需进行一次非单调线搜索。在适当假设下,证明该算法具有全局和局部二阶收敛性质。【结论】数值结果表明算法的有效性。
     

单调加权互补问题的路径跟踪算法

加权互补问题是线性互补问题的推广模型,具有重要的应用背景.分析了加权互补问题的中心路径及其邻域,基于新定义的邻域,提出了求解单调加权互补问题的一个路径跟踪算法.取邻域中一点为初始点,证明了算法的O(nL)迭代复杂性.当加权互补问题中的权向量w为零向量时,该中心路径及其邻域和线性互补问题中的定义相同,该算法即为求解线性互补问题的宽邻域路径跟踪算法.     

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.     

求解一类互补问题的不可行内点法与其计算复杂性

给出了求解一类非单调线性互补问题的不可行行内点法的基本步骤,证明了该算法的收敛性,讨论了算法的计算复杂性,给出了进求解单调性互补问题的不可行内点法的推广。     

求解NCP(F)的非单调自适应光滑信赖域算法

结合非单调技术和自适应技术,给出求解非线性互补问题的非单调自适应光滑信赖域算法。该算法在下降量估计中引入"非单调比率",并且利用当前迭代点的参数对半径进行调整;同时在一定的条件下,证明了该算法的适定性。     

线性圆锥互补问题的非单调非精确光滑牛顿法

给出求解圆锥互补问题的一种新的非单调非精确光滑牛顿法.基于一个圆锥互补函数的光滑函数,将线性圆锥互补问题转化成一个方程组,然后用非精确光滑牛顿法求解该方程组,并且在新算法中引入一个新的非单调线搜索技术.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速度.数值结果表明算法的有效性.     

线性二阶锥权互补问题的非单调无导数下降算法

提出非单调无导数下降算法,用于求解线性二阶锥权互补问题.构造一个效益函数,分析其水平集有界性.提出的算法在计算步长时进行非单调线搜索,搜索方向在一定假设下满足下降条件.理论证明算法全局收敛,数值结果验证算法有效.     

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.     

求解非线性互补问题的非单调共轭梯度法

利用非线性互补问题（NCP）的F－B价值函数,基于PRP＋型共轭梯度算法,结合Gu N．Z．的新的非单调搜索技术提出新的利用F－B价值函数求解非线性互补问题（NCP）的非单调共轭梯度算法,该算法保持了共轭梯度算法和非单调数据的优良性质．在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性,数值实验证明是有效的,适合解决大规模非线性互补问题．     

求解M-函数对应的非线性互补问题乘性Schwarz算法

使用乘性Schwarz算法求解M-函数对应的非线性互补问题,该算法在特殊选取初值情况下具有单调收敛性.     

大规模绝对值等式问题的势下降内点算法

研究了求解一类大规模绝对值等式问题的一个新算法.首先,把绝对值等式转化为单调线性互补问题,然后结合牛顿方向和中心路径方向,给出了求解线性互补问题的一种势下降内点算法,并证明该算法经过多项式次迭代之后收敛到原问题的一个最优解.数值实验表明此方法对求解大规模绝对值等式问题是非常有效的.     

求解非线性互补问题的非单调自适应信赖域算法

利用FB-NCP函数将求解非线性互补问题等价转化为求解无约束问题的一个全局极小值.提出一种非单调自适应信赖域算法,并在FB正则的条件下得到该算法是全局收敛性结果.在适当的假设下,进一步证明了该算法的局部超线性收敛和二次收敛性.     

求解单调线性互补问题的势下降内点算法

研究了单调线性互补问题的一种内点法,将牛顿方向和中心路径方向相结合,通过求解一个线性方程组得到搜索方向;在每次迭代中,寻找使得新的迭代点满足可行性要求且同时使得势函数值下降的步长参数,进而建立了求解单调线性互补问题的一种势下降内点算法,并证明该算法经过多项式次迭代之后收敛到原问题的一个最优解,数值实验表明此方法是有效的。     

近似求解子问题的乘性Schwarz算法

提出求解线性互补问题的一个乘性Ｓｃｈｗａｒｚ算法，算法中子问题非精确求解，得到了单调收敛性及误差估计式。     

求解对称锥互补问题一个新的光滑函数方法

针对求解单调对称锥互补问题(简记为SCCP),构造了一个新的光滑逼近函数,分析了该函数的一些基本性质.基于这一新的光滑函数提出一个具有非单调线搜索的光滑算法,最后在适当的条件下,证明所提算法是全局超线性收敛.     

求解非线性互补问题的非单调算法

利用价值函数将非线性互补问题等价转化为带有非负约束的最优化问题,结合Gu N.Z.新的非单调搜索技术,提出新的求解非线性互补问题的非单调下降算法;并在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性;用数值例子验证算法的有效性.     

求解Fisher市场均衡问题的内点算法

Fisher 市场均衡是经济学中的经典问题，可以用线性权互补问题来表述。通过调整中心方向向可行点偏移得到新的搜索方向以保证可行性，再利用线性搜索寻找满足邻域条件的最大更新参数来设计求解Fisher市场均衡问题的算法，分析了算法的可行性，证明了算法的迭代复杂度。数值实验结果表明该算法对求解Fisher市场均衡问题是有效的。     

一种改进的和声搜索算法求解非线性互补问题

提出了一种计算非线性互补问题的新思路,利用NCP函数把非线性互补问题转化为一个非线性方程组,然后采用改进的和声搜索算法求解与之等价的无约束优化问题,从而得到原问题的解。对于唯一解的非线性互补问题,该方法能够收敛到其唯一解;对于具有多个解的非线性互补问题,该方法能够找到尽可能多的解。并且,该方法既适用于单调互补问题,也适用于非单调互补问题。