混合拟单调变分不等式的自适应显式迭代算法

在投影收缩算法的基础上提出求解混合拟单调变分不等式的自适应迭代算法.算法的迭代步长在解的附近不趋于零,并且采用自适应技术,在算子单调的条件下,证明了其全局收敛性.论文的新算法改进了相关文献中的已有结果.

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.