【摘 要】
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在优化理论中,变分不等式问题一直是一种热点问题,投影算法则由于其运算量较小的优点,使得不少研究者都开始对求解变分不等式问题的投影算法展开了深入地研究。因为在非空闭凸集的正交投影并不好算,所以Censor,Gibali和Reich给出了次梯度外梯度方法,同时由Duong Q L、Dang在此方法的基础上融合了惯性技术给出了惯性次梯度外梯度方法,此方法大大提高了算法的收敛速度。但此方法中的步长的取值受
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在优化理论中,变分不等式问题一直是一种热点问题,投影算法则由于其运算量较小的优点,使得不少研究者都开始对求解变分不等式问题的投影算法展开了深入地研究。因为在非空闭凸集的正交投影并不好算,所以Censor,Gibali和Reich给出了次梯度外梯度方法,同时由Duong Q L、Dang在此方法的基础上融合了惯性技术给出了惯性次梯度外梯度方法,此方法大大提高了算法的收敛速度。但此方法中的步长的取值受映射的Lipschitz常数的限制,并且只能解决单调的变分不等式问题。因此本文针对此方法的两个不足之处进行改进,结合线搜索技术并对其搜索方向进行修正,提出了三个求解伪单调的自适应惯性次梯度外梯度算法。首先对于Duong Q L、Dang所提出的惯性次梯度外梯度方法,我们通过结合线搜索技术,在本文提出了新的自适应惯性次梯度外梯度算法,在相同假设条件下,当映射是伪单调且连续时,新方法具有弱收敛性质,数值实验结果也表明新方法的性能更好。其次考虑搜索方向对算法收敛速度的影响,在新算法的基础上通过不断改进搜索方向提出了另外两种方法,这两种方法同样具有新算法的优点,通过计算机数值实验的结果看出,随着对搜索方向的不断改进,算法的数值性能也得到了不断改善。说明了在此算法框架下,对搜索方向进行修正具有一定的意义。
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