Goldstein, Levitin-Polyak投影法中的一个可行步长准则

１引　言设Ω是Ｒｎ空间的一个非空的凸闭紧子集,Ｆ是Ｒｎ→Ｒｎ的算子．我们考虑变分不等式问题： 变分不等式问题在数学规划中起着很重要的作用,因此,长期以来一直受到广泛的重视．求解变分不等式问题的方法中,有一类投影迭代方法,例如［１,４,６,９］．在所有的投影迭代方法中,Ｇｏｌｄｓｔｅｉｎ［６］,Ｌｅｖｉｔｉｎ－Ｐｏｌｙａｋ［９］所提出的方法;是最简单的．这里,ＰΩ（ｘ）是ｘ在　上的投影,即　的唯一解． 我们称算子Ｆ在集合Ω上是单调的,若在用Ｇｏｌｄｓｔｅｉｎ,Ｌｅｖｉｔｉｎ－Ｐｏｌｙａｋ方法（２）求…     

广义鞍点问题的改进的类SOR算法

针对广义鞍点问题,本文提出了一个改进的类逐次超松弛迭代算法,在较弱的条件下,分析了算法的收敛性及线性收敛率.新算法的每步计算量与已有的算法类似,都是需要（近似）求解线性方程组,但新算法有更好的灵活度通过合适地选取参数矩阵,每一步子问题可以容易地求解,甚至可以有闭式解（closed-form solution）.数值实验结果显示了新算法的有效性.     

前言

正数据科学是近年来发展起来的一个交叉性科学,它以数学、统计学、计算机科学为基础,与信息科学、生命科学、经济金融、社会管理等众多学科领域进行深度交叉。优化理论与方法在数据科学中扮演着非常重要的角色,大数据分析中的众多典型模型都可归于优化模型。当前,基于大数据的建模分析在医疗健康、精准营销、征信与风控、公共安全等方面都具有广阔的应用前景,和大数据分析密切相关的优化算法与理论研究受到各领域学者愈来愈多的关注。为此,《计算数学》副主编戴或虹研究员建议在《计算数学》期刊组织"大数据分析的优     

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.     

惩罚框架下求解广义Nash均衡问题的分解算法

广义Nash均衡问题(GNEP),是非合作博弈论中一类重要的问题,它在经济学、管理科学和交通规划等领域有着广泛的应用.本文主要提出一种新的惩罚算法来求解一般的广义Nash均衡问题,并根据罚函数的特殊结构,采用交替方向法求解子问题.在一定的条件下,本文证明新算法的全局收敛性.多个数值例子的试验结果表明算法是可行的,并且是有效的.     

单调算子理论与分裂算法

本文主要回顾了单调算子理论与分裂算法的基本概念和结果,重点介绍Forward-Backward分裂算法和Douglas-Rachford分裂算法的收敛性理论及应用.同时,也介绍了这些方法处理非凸优化问题的最新进展以及一些前沿和热点问题.最后提出了几个未来可以继续研究的方向.     

求解二阶锥绝对值方程组的非单调光滑牛顿算法

本文提出了求解二阶锥绝对值方程组(SOCAVE)的非单调光滑牛顿算法.在适当的条件下分析了算法的全局收敛性和局部二次收敛性.数值结果表明用非单调光滑牛顿算法求解SOCAVE是可行且高效的.