【摘 要】
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变分不等式问题作为描述平衡问题的重要工具,在网络经济,交通规划,对策论,工程管理,以及区域科学等领域有着广泛的应用.目前已提出多种迭代算法求解不同类型的变分不等式问题
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变分不等式问题作为描述平衡问题的重要工具,在网络经济,交通规划,对策论,工程管理,以及区域科学等领域有着广泛的应用.目前已提出多种迭代算法求解不同类型的变分不等式问题,如临近点算法,牛顿法,交替方向法,投影算法和算子分裂法等.本文主要针对求解结构型变分不等式和可分离结构型变分不等式提出了两种新的方法.
第一,通常我们引入拉格朗日乘子,将带线性约束的变分不等式问题转化为一般的结构型变分不等式问题,再利用增广拉格朗日方法进行求解.考虑到子问题不容易求解,我们提出了一种新的基于增广拉格朗日的算法,每次迭代,我们只需要非精确求解一个良态的非线性方程组子问题.在比较宽泛的条件下,我们证明了算法的收敛性,并通过数值实验验证了新算法的有效性.
第二,我们提出了一种新的交替方向法.在新算法中,每次迭代我们求解一个变分不等式子问题和一个非线性方程组子问题.相比传统的交替方向法在每次迭代中求解两个变分不等式子问题,新方法的非线性方程组子问题更容易求解.在较弱的条件下,我们同样给出了新算法的收敛性.另外大量的数值实验表明,新算法是稳定的,有效的.
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