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。     

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。     

求解变分不等式问题的一个自适应二次投影算法

对于变分不等式问题，给出了一个自适应二次投影求解算法。在较弱的条件下，证明了算法的全局收剑性。     

求解变分不等式问题新的自适应投影算法

目的提出求解变分不等式问题的新的自适应投影算法,并在适当条件下证明其全局收敛。方法改进已有投影算法的搜索方向并建立新的步长。结果提出了新的自适应投影算法。该算法的搜索方向和步长在解附近均不趋于零,并在映射伪单调的条件下证明了其全局收敛性。结论与已有算法相比,新算法收敛快且收敛条件弱。因此新算法的适用范围更广。     

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.     

求解伪单调型变分不等式的一种投影算法

在投影收缩算法的基础上,通过构造一种超平面,给出求解伪单调型变分不等式的一种投影算法,并证明该算法在变分不等式解集非空且F为伪单调连续映射的条件下是全局收敛的.在该算法生成的序列满足某种误差界条件下,得到算法的收敛率.最后,用数值实验对比所提算法与已知4种算法的收敛效果.     

一类随机微分变分不等式

在一定条件下证明随机微分变分不等式解的存在性与唯一性.首先,证明随机微分变分不等式等价于随机投影系统;其次,用压缩映射原理证明该系统的解的存在性与唯一性;最后,考虑含参的随机微分变分不等式,并证明在一定条件下其解的稳定性.     

求解变分不等式问题的一个投影算法

基于D. Han提出的求解变分不等式问题的推广的近似点算法(generalized proximal method), 本文提出了一个新的改进算法.该算法的最大特点是在每一步只需要近似求解一个线性方程组系统.在适当条件下证明了算法的全局收敛性.     

一个求解变分不等式问题的投影算法

基于D.Han提出的求解变分不等式问题的推广的近似点算法(generalized proximal method),提出了一个新的改进算法,该算法的最大特点是在每一步只需要近似求解一个线性方程组系统.并在适当条件下证明了算法的全局收敛性.     

求解强单调变分不等式组新的自适应投影算法

自适应投影算法是求解强单调变分不等式的一种重要方法,在自然科学中的诸多领域有着广泛的应用.本文利用自适应投影算法来求解强单调变分不等式组,证明了这种算法的收敛性,本文结果将He B S,Yang H,Meng Q和Han D R改进的Goldstein-Levitin-Polyak投影算法运用到求解变分不等式组上,并构造出了简单实例证明所提出的算法的有效性和可操作性.     

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。     

一般变分不等式的超梯度算法

在有限维欧氏空间提出了解一般变分不等式的一种超梯度算法.该算法的每一次叠代都能产生一个较长的步长且该算法的搜索方向是新的.在适当的假设条件下证明了算法的收敛性,并进行了收敛率分析,计算机测试结果表明该算法有较好的算法表现.     

对一个二步投影算法的改进以及它在变分不等式问题的应用

引入一个具有误差（参阅文献[1]）的二阶投影算法，在Hilvert空间中利用它来讨论了一个非线性变分不等式组的解．设H是一个实Hilbert空间，K包含H非空闭凸锥，任意选择初始点x0，Y0∈K计算{x^k}，{y^k}，使得 x^k＋1=（1-a^k）x^k＋a^kPk（y^k-pT（y^k））＋u^k p〉0 y^k=（1-b^k）x^k＋b^kPk（x^k-ηT（x^k））＋v^k η〉0〉0 其中T：K→H：Px是H在K上的投影．0〈a^k，b^k〈1，结论推广了文献[2]的相应结果．     

变分不等式的一类梯度投影算法

在有限维欧氏空间给出了一类梯度投影算法.通过利用真凸Lipschitz连续函数及适当假设来构造投影区域,从而推广了同类算法,并给出了例子及计算机演示结果,使得所生成的序列均有以下特点:(1) {‖xk-x0‖}是递增序列;(2) 变分不等式的解的存在性可通过所生成的序列的特点来验证;(3) 在适当的假设条件下该算法所生成的序列收敛到解集中一点PS*(x0).     

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。     

一种新的求解变分不等式问题的外梯度投影算法

给出了一种新的求解变分不等式问题的外梯度投影算法．在较弱的条件下证明了算法的全局收敛性，并分析了算法的线性收敛速度。     

求解变分不等式问题的瀑布型多重网格法

考虑求解一类模型变分不等式问题的瀑布型多重网格法。在适当的条件下，通过谱分析，得到了算法的收敛法。     

广义收敛分析中的三步投影方法及对变分不等式的应用

设H是一实Hilbert空间,首先给出了H空间中的一个变分不等式问题,由变分不等式与投影间的关系(张石生.变分不等式和相补问题理论及应用.上海:科学技术文献出版社,1991.)将变分不等式问题化为一个有关投影的问题,然后给出了在H空间中的一个带误差的三步投影方法.最后将该三步投影方法应用于求解变分不等式问题,给出了此方法在变分不等式中的应用.