【摘 要】
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研究人员建立了一个求解(VI)的一个外梯度统一框架算法.证明了上述两算法算法是这种框架算法的特殊情形.并而从理论上对两种算法进行了比较.在映射F伪单调时,研究人员证明了
【出 处】
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中国科学院数学与系统科学研究所 中国科学院数学与系统科学研究院
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研究人员建立了一个求解(VI)的一个外梯度统一框架算法.证明了上述两算法算法是这种框架算法的特殊情形.并而从理论上对两种算法进行了比较.在映射F伪单调时,研究人员证明了这种统一框架算法具有全局收敛性.建立了一个新的求解变分不等式问题的一个外梯度投影算法.该算法采用新搜索方向,并采用"最佳"步长,从而使下一迭代点更靠近变分不等式的解.每一次迭代仅需计算两次到可行域C的投资.该算法在解集非空和映射F伪单调时具有全局收敛性.基于堵于柱等建立的对线性约束优化问题的陡度引理及其强化形式,研究人员建立了对一般非线性约束优化问题的广义陡度引理.并利用松驰的Armijo等步长规则构造了三个收敛的下降算法.对于混合互补问题(MCP),研究人员借助Billups给出的(MCP)的转化形式,提出了一个收敛的求解(MCP)的正则化的Newton方法.从而将孙德锋提出的求解(NP)的正则化的Newton算法推广到(MCP).
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