两种新的求解单调变分不等式的并行分裂LQP-ADMM算法

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由于大数据技术的快速发展和学科之间的交叉融合,已存变分不等式问题的求解算法作用于大量结构特殊、规模庞大的问题时,效果不甚理想,因此探索更有针对性且有效的新算法受到众多理论及应用人士的关注.本文结合已有算法的优势,针对问题的目标函数可微且可分离,带线性约束条件和大规模特征给出有效的求解算法.主要研究工作主要分为两个部分:第一部分提出了一种精确并行分裂LQP-ADMM算法.新算法在每次迭代中包含一个预测步和一个校正步,预测步中直接求解LQP系统;校正步中首先构造了新的下降方向,然后由上一个迭代点和一个投影算子构成的凸组合得到新的校正公式,接着给出最优步长.在较温和的假设条件下,证明了新算法的收敛性,最后用数值实验结果表明了新算法的计算效率明显提高.第二部分提出了一种非精确并行分裂LQP-ADMM算法.新算法在每次迭代中依然包含一个预测步和一个校正步,但在预测步中不再直接求解LQP系统,而是在相对宽松的精度准则下,通过近似求解LQP系统来获得预测值,并且将原始LQP算法导出的显式公式直接代入校正步中计算;校正步中重新构造了两个新的下降方向,然后由上一个迭代点和一个投影算子构成的凸组合得到新的校正公式,接着给出最优步长.本章在适当的假设条件下,证明了新算法的全局收敛性以及遍历意义下的O(1 t)收敛速率,最后用数值实验结果辅助验证了其有效性.
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