非线性互补问题的无导数方法

基于非线性互补问题(NCP(F))的约束极小化变形,构造了一种新的merit函数,将原始的非线性互补问题NCP(F)转化为约束极小化问题,并在此基础上构造了相应的无导数算法,在merit函数严格单调的条件下证明了此方法的合理性以及整体收敛性.     

GAOR方法解线性互补问题的两种算法

提出GAOR(generalized accelerated over relaxation)方法解线性互补问题的两种算法,并证明这两种算法的收敛性定理,最后通过数值算例验证了定理内容的正确性.     

解水平线性互补问题的神经网络

考虑了单调的水平线性互补问题 .基于其结构特点 ,通过引入新向量 ,提出了求解它的两个简单的神经网络模型 .严格证明了所提出的模型均是 Lyapunov稳定的 ,并且大范围渐近收敛于原问题的一个精确解 .新模型的规模均与原问题相同 ,并且不含任何参数 .数值试验表明新模型不仅可行 ,而且有效     

求解线性互补问题的神经网络方法

研究了线性互补问题.基于解的充分必要条件,提出了求解它的一个神经网络模型;构造了恰当的Liapunov函数,给出了该模型稳定和大范围渐近收敛的充分条件;研究了其全局指数稳定性,并用数值实例说明了该模型的可行性和有效性.该模型不需要设定网络参数,可用来求解一类非单调的互补问题.     

关于变分与互补问题的线性逼近方法的收敛性分析

建立了Ｐａｎｇ与Ｃｈａｎ提出了的求解变分不等问题的线性逼近方法的Ｋａｎｔｏｒｏｖｉｃｈ型收敛性理论，对于其特殊情形Ｎｅｗｔｏｎ法，刻划了其收敛速度及误差估计，给出了关一发不等问题的新型的解的的存在的唯一条件，且为迭代序列的初始选取提供了可靠的依据。     

线性互补问题的一种非内点连续方法的收敛性分析

对P0矩阵线性互补问题提出了一个基于Chen-Harker-Kanzow-Smale光滑函数的非内点连续算法，该算法在每次迭代时只需求解一个线性等式组，并证明了算法的全局线性收敛性和局部二次收敛性．     

非线性互补问题的光滑逼近法

基于非线性互补问题(NCP(F))的等价变形,构造非线性互补问题的一个光滑逼近函数,把非线性互补问题等价变形为非线性方程组问题加以求解,建立了求解非线性互补问题的一个光滑逼近算法,并在一定条件下证明该算法的全局收敛性.     

求解混合互补问题的LG算法

基于混合互补问题等价的非光滑方程组,提出了求解混合互补问题的一个LG算法,并在不需要严格互补条件成立的条件下证明了算法的全局收敛性。     

求解随机二阶锥线性互补问题的期望残差最小化方法

引入期望残差最小化(ERM)方法来求解随机二阶锥线性互补问题.在非负象限内,利用ERM方法求解随机线性互补问题是可行的,为此将非负象限内的随机线性互补问题延伸到二阶锥内.首先,介绍了二阶锥矢量相关的若尔当积及谱分解等预备知识.然后,通过二阶锥互补函数FB函数将随机二阶锥线性互补问题转化为极小化问题.以预备知识为基础证明了若尔当积下的x2与x 2的关系,并进一步证明了离散型目标函数解的存在性与收敛性.最后,证明利用ERM方法解随机二阶锥互补问题是可行的.     

求解非线性互补问题的一种修正的光滑Newton法

针对非线性互补问题,给出了一种修正的光滑Newton法,该方法不仅放宽了对函数F的要求,而且光滑因子的选择形式简单．在适当的条件下,证明了该算法具有全局收敛性．     

解决非线性互补问题的Derivative-Free算法

基于NCP(F)的约束极小化变形,构造了一种新的merit函数,将原始的NCP(F)问题转化为约束极小化问题,并构造了相应的derivative-free下降算法,并在merit函数严格单调的条件下证明了derivative-free算法的合理性以及整体收敛性.     

A Potential-Reduction Algorithm for Linear Complementarity Problems

Feasible-interior-point algorithms start from a strictly feasible interior point,but infeassible-interior-point algorithms just need to start from an arbitrary positive point.we give a potential reduction algorithm from an infeasible-starting-point for a class of non-monotone linear complementarity problem.Its polynomial complexity is analyzed.After finite iterations the algorithm produces an approximate solution of the problem or shows that there is no feasible optimal solution in a large region.     

非单调线性互补问题的宽邻域预估校正算法

对P*(κ)阵线性互补问题提出了一种新的宽邻域预估校正内点算法.该算法是基于Mehrotra型预估校正算法思想,把线性规划问题拓展到非单调线性互补问题中(P*(κ)-LCP),并讨论了其计算复杂性.分析结果表明,所给算法是多项式时间算法.最后通过数值实验验证了算法的有效性.     

解一类随机线性互补的可行光滑牛顿法

目的研究一类随机线性互补问题。方法提出了可行的光滑牛顿法求解该随机线性互补问题。用了一个近似函数,当光滑参数是正的时候,该函数是光滑的。当一定的条件满足时,用一个新的点更新光滑参数。结果在一定的条件下,收敛性得到了保证。结论数值实验说明本文的方法是有效的。     

A new class of infeasible interior-point algorithm for linear complementarity problem

This paper proposes an infeasible interior-point algorithm for linear complementarity problem with full-Newton steps.The main iteration consists of a feasibility step and several centrality steps.No more than O(n log(n /))iterations are required for getting an-solution of the problem at hand,which coincides with the best-known bound for infeasible interior-point algorithms.     

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.     

线性互补约束优化问题的一个序列线性方程组算法

本文讨论线性互补约束规划问题，首先利用一个广义互补函数和摄动技术将问题转化为含参数μ的一般非线性优化问题，然后利用特殊形式的罚函数作为效益函数，建立问题的一个序列线性方程组算法，在适当的条件下，证明了该算法具有全局收敛性。     

广义互补问题的一种非光滑算法的收敛性分析

基于广义互补问题的半光滑方程组变形，给出了求解广义互补问题的一种新算法。该算法的显著特征是每次迭代只需求解-线性方程组。并在适当条件下建立了算法的全局收敛性和局部超线性(二次)收敛性。     

互补问题的自由导数方法研究

提出了一种新的NCP函数,并将它应用于自由导数方法,达到了提高算法速度的目的.