强伪单调均衡问题近似点方法的收敛性

利用惯性技巧改进了关于强伪单调均衡问题的近似点方法,加快了迭代的收敛速度,提高了数值方法的稳定性,并在一定条件下建立了关于强伪单调均衡问题唯一解的强收敛定理.

求解伪单调变分不等式的自适应加速外梯度算法

本文改进Tseng的外梯度算法,引入了一种新的求解伪单调变分不等式的投影算法.该算法的步长是自适应的,在Lipschitz常数未知的情况下通过一个简单的计算逐步更新.结合惯性加速技巧,在算子A是伪单调且Lipschitz连续的假设下,证明了该算法所产生的序列强收敛到变分不等式的解.进行的一些数值试验表明了所提出的算法比现有的一些算法具有竞争优势.

求解双层集值混合变分不等式的惯性外梯度算法

本文在Tseng外梯度算法的基础上,引入了一种求解双层集值混合变分不等式的惯性外梯度算法.该算法的步长是非单调自适应的.结合惯性加速技巧.在集值映射是单调且Lipschitz连续的假设下,证明了该算法所产生的序列强收敛到双层集值混合变分不等式的解.进行的数值实验表明惯性外梯度算法优于-些已有的算法.