【摘 要】
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当可行集为一光滑凸函数的下水平集时,文献[Optimization,2020,69(6):1237-1253]提出了一种惯性双次梯度外梯度算法来求解Hilbert空间中的单调且Lipschitz连续的变分不等式问题.该算法在每次迭代中仅需向一个半空间计算两次投影,并得到了算法的弱收敛结果.本文通过使用黏性方法以及在惯性步采用新的步长来修正该算法.在适当的假设条件下证明了新算法所生成的序列能强收敛到变分不等式的一个解.此外,新算法在每次迭代中也仅需向半空间计算两次投影.“,”The paper[Optimi
【机 构】
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西华师范大学数学与信息学院,南充,四川,637002
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当可行集为一光滑凸函数的下水平集时,文献[Optimization,2020,69(6):1237-1253]提出了一种惯性双次梯度外梯度算法来求解Hilbert空间中的单调且Lipschitz连续的变分不等式问题.该算法在每次迭代中仅需向一个半空间计算两次投影,并得到了算法的弱收敛结果.本文通过使用黏性方法以及在惯性步采用新的步长来修正该算法.在适当的假设条件下证明了新算法所生成的序列能强收敛到变分不等式的一个解.此外,新算法在每次迭代中也仅需向半空间计算两次投影.“,”The paper[Optimization,2020,69(6):1237-1253]proposed an inertial two-subgradient extragradient algorithm (ITSEA for short) for monotone and Lipschitz continuous variational inequality problems in Hilbert space when the feasible set is a lower level set of a convex and smooth function.ITSEA only needs two projections onto a half-space per itera-tion.The weak convergence of ITSEA is established.In this paper,we modify ITSEA by using viscosity method and taking a new step-size of inertial method.Under some suitable assump-tions,we show that the sequence generated by our proposed algorithm is strongly convergent to a solution of variational inequality problems.Moreover,the proposed algorithm also needs only two projections onto a half-space per iteration.
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