摘要
在有限维欧氏空间提出了解一般变分不等式的一种超梯度算法.该算法的每一次叠代都能产生一个较长的步长且该算法的搜索方向是新的.在适当的假设条件下证明了算法的收敛性,并进行了收敛率分析,计算机测试结果表明该算法有较好的算法表现.
In this paper, an extra-gradient projection method for general variational inequalities is proposed. Our algorithm obtains a long step size in each iterative, and thus has a better performance in computational experience. Our searching direction is new. Under apropriate assumptions, we prove that this Algorithm is globally convergent. Moreover, we analyze the convergence rate of the iteration sequence.
出处
《四川师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第3期265-269,共5页
Journal of Sichuan Normal University（Natural Science）
基金
四川省学位委员会
四川省教育厅重点学科建设基金资助项目
关键词
一般变分不等式
投影算法
超梯度
收敛
General variational inequality
Projection method
Extra-gradient
Convergence
