解可分离结构变分不等式的一种新的交替方向法

交替方向法是求解可分离结构变分不等式问题的经典方法之一, 它将一个大型的变分不等式问题分解成若干个小规模的变分不等式问题进行迭代求解. 但每步迭代过程中求解的子问题仍然摆脱不了求解变分不等式子问题的瓶颈. 从数值计算上来说, 求解一个变分不等式并不是一件容易的事情.因此, 本文提出一种新的交替方向法, 每步迭代只需要求解一个变分不等式子问题和一个强单调的非线性方程组子问题. 相对变分不等式问题而言, 我们更容易、且有更多的有效算法求解一个非线性方程组问题. 在与经典的交替方向法相同的假设条件下, 我们证明了新算法的全局收敛性. 进一步的数值试验也验证了新算法的有效性.     

一个采用组合信赖域与二阶线搜索技术的新的非单调大规模最优化方法

<正>1引言本文考虑求解大规模无约束最优化问题■f(x):(1.1)其中f:R~n→R是二阶连续可微的实值目标函数,n是一个比较大的正整数.在求解问题(1.1)时,通常的迭代法产生一个迭代点列x_0,x_1,x_2,…,其中x_(k+1)由x_k产生.在每一步迭代中,算法首先解一个信赖域子问题:■m_k(s)■g_k~T s+1/2s~TH_ks,s.t.||s||≤△_k,(1.2)