求解拟单调变分不等式的修正外梯度次梯度法

在实Hilbert空间中提出一种新的算法来求解拟单调变分不等式.新算法基于次梯度外梯度法、惯性技术和Halpern方法,且不要求映射是Lipschitz连续,并采用Armijio线搜索准则.最后在合适的条件下得到新算法产生的序列强收敛到变分不等式的解.数值实验结果表明了算法的可行性.

Hilbert空间中求解伪单调变分不等式的自适应次梯度外梯度法

本文在实Hilbert空间上研究一种关于伪单调变分不等式的新算法.该算法结合次梯度外梯度法、惯性法和黏性法.在适当的条件下,引入不同的参数来改进算法的收敛性.最后,在数值试验中与相关结果作比较,展示所提算法的有效性.