求解非光滑方程组的三次正则化方法

考虑求解非光滑方程组的三次正则化方法及其收敛性分析.利用信赖域方法的技巧,保证该方法是全局收敛的.在子问题非精确求解和BD正则性条件成立的前提下,分析了非光滑三次正则化方法的局部收敛速度.最后,数值实验结果验证了该算法的有效性.     

基于信赖域技术的非单调超记忆梯度算法

基于信赖域技术和修正拟牛顿方程,结合Zhang H.C.非单调策略,设计了新的求解无约束最优化问题的非单调超记忆梯度算法,分析了算法的收敛性和收敛速度.数值实验表明算法是有效的,适于求解大规模问题.     

一类带非单调搜索的SQP算法

本文给出了一个SQP新算法，其特点是使用了非单调搜索，并不再使用严格互补条件，使得算法在一定阶段后具有十分简洁的形式并保持整体收敛与超线性收敛性．     

一类非光滑凸优化问题的邻近梯度算法

考虑求解目标函数为光滑损失函数与非光滑正则函数之和的凸优化问题的一种基于线搜索的邻近梯度算法及其收敛性分析,证明了在梯度局部Lipschitz连续条件下该算法是R-线性收敛的,并在非光滑部分为稀疏块LASSO正则函数情况下给出了误差界条件成立的证明,得到了线性收敛率.最后,数值实验结果验证了方法的有效性.     

一种新的自适应非单调牛顿算法（英文）

本文针对无约束优化问题,提出一种新的自适应非单调线搜索技术.基于新的非单调线搜索技术,提出一种自适应非单调牛顿算法.在适当的假设下,证明了新的算法的全局收敛性.数值结果表明了该算法的可行性和有效性.     

一类带线搜索的非单调信赖域新算法

结合非单调信赖域方法,和非单调线搜索技术,提出了一种新的无约束优化算法.信赖域方法的每一步采用线搜索,使得迭代每一步都充分下降加快了迭代速度.在一定条件下,证明了算法具有全局收敛性和局部超线性.收敛速度.数值试验表明算法是十分有效的.     

一种解无约束优化问题的新的非单调自适应信赖域方法

本文提出了一种解无约束优化问题的新的非单调自适应信赖域方法.这种方法借助于目标函数的海赛矩阵的近似数量矩阵来确定信赖域半径.在通常的条件下,给出了新算法的全局收敛性以及局部超线性收敛的结果,数值试验验证了新的非单调方法的有效性.     

求解非单调变分不等式的一种半空间投影算法

本文提出了一种求解非单调变分不等式的半空间投影算法,在映射是连续和对偶变分不等式解集非空的假设条件下证明了该算法生成的无穷序列是全局收敛的,并在局部误差界和Lipschitz连续条件下给出了收敛率分析.通过数值实验验证了所提出算法的有效性和可行性.     

非协调元逼近非单调型拟线性椭圆问题的超收敛分析

研究了非协调有限元逼近非单调型拟线性椭圆问题,使用超收敛误差估计技巧,得出该问题光滑解和有限元解之间存在的超收敛关系.     

二阶锥权互补问题的非精确非内点连续化算法

基于二阶锥权互补函数,将二阶锥权互补问题转化为一个方程组,运用非精确非内点连续化算法求解该方程组.该算法能以任意点作为初始点,且每次迭代时至多求解一个方程组.为节省算法求解方程组时的计算时间和内存,将非精确牛顿法引入到算法中.在适当假设下,证明了该算法是全局与局部二阶收敛的.最后数值实验表明了算法的良好性能.     

极大单调算子和相对非扩展映射的修正杂交迭代算法

在实一致光滑、一致凸Banach空间中提出了两种修正杂交迭代算法,证明了迭代序列既强收敛到极大单调算子的零点, 又强收敛到非扩展映射的不动点的结论. 推广和补充了以往的研究工作.     

相对非扩展映射不动点的修正杂交迭代算法及其应用

在实一致凸、一致光滑Banach空间中,提出了新的修正杂交迭代算法,用以逼近相对非扩展映射的不动点.证明了一些强收敛定理,并讨论了迭代算法在逼近极大单调算子零点上的应用,推进了以往的研究成果.     

凸约束非光滑方程组一个新的谱梯度投影算法

基于寻找分离超平面的三种经典线搜索技术,本文提出了一种自适应线搜索技术.结合谱梯度投影法,提出了凸约束非光滑单调方程组的一个谱梯度投影算法.该算法不需要计算和存储任何矩阵,因而适合求解大规模非光滑的非线性单调方程组.在较弱的条件下,证明了方法的全局收敛性,并分析了算法的收敛率.数值试验结果表明算法是有效的和鲁棒的.     

新非单调线搜索规则的Lampariello修正对角稀疏拟牛顿算法

本文设计了求解无约束最优化问题的新的非单调线搜索规则的Lampariello修正对角稀疏拟牛顿算法.新的步长规则类似于Grippo非单调线搜索规则并包含Grippo非单调线搜索规则作为特例.新的步长规则在每一次线搜索时得到一个相对于Grippo非单调线搜索规则的较大步长,同时保证算法的全局收敛性.数值例子表明算法是有效的,适合求解大规模问题.     

求解非线性方程的简化动力系统方法

本文研究求解非线性方程F(u)=f的简化动力系统方法,在算子F和精确解y满足一定的条件下,给出了动力系统方程解的误差估计,提出了正则化参数后验选择的偏差原理,确保了动力系统方程解的最优收敛率.与传统动力系统方法比较,简化动力系统方法减少了导数的计算量.     

求解非单调变分不等式的一种二次投影算法北大核心CSCD

投影算法是求解变分不等式问题的主要方法之一.目前,有关投影算法的研究通常需要假设映射是单调且Lipschitz连续的,然而在实际问题中,往往不满足这些假设条件.该文利用线搜索方法,提出了一种新的求解非单调变分不等式问题的二次投影算法.在一致连续假设下,证明了算法产生的迭代序列强收敛到变分不等式问题的解.数值实验结果表明了该文所提算法的有效性和优越性.     

新的非单调线搜索规则BFGS算法的全局收敛性

本文在Zhang H.C.的非单调线搜索规则的基础上,设计了求解无约束最优化问题的新的非单调线搜索BFGS算法,在一定 的条件下证明了算法的线性收敛性和超线性收敛性分析.数值例子表明算法是有效的.     

一个新的求解二阶锥规划的非内部连续化算法

基于光滑Fischer-Burmeister函数,本文给出一个新的求解二阶锥规划的非内部连续化算法.算法对初始点的选取没有任何限制,并且在每一步迭代只需求解一个线性方程组并进行一次线性搜索.在不需要满足严格互补条件下,证明了算法是全局收敛且是局部超线性收敛的.数值试验表明算法是有效的.     

弱相对非扩张映像不动点单调CQ算法与应用

Kamimura和Takahashi$^{[7]}$证明了相对非扩张映像CQ迭代算法的强收敛定理.该文构造了单调CQ算法, 用来逼近弱相对非扩张映像不动点, 证明了强收敛定理. 并将结果应用于逼近Banach空间极大单调算子的零点. 单调CQ算法比目前的CQ算法收敛速度快. 另外, 为证明弱相对非扩张映像不动点强收敛定理,该文运用了新的Cauchy列证明方法, 而不用Kadec-Klee性质, 该文结果改进了S.Matsushita 和 W.Takahashi及其它人的结果.     

基于修正拟牛顿方程的两阶段非单调稀疏对角变尺度梯度投影算法

基于修正拟牛顿方程,利用Goldstein-Levitin-Polyak(GLP)投影技术,建立了求解带凸集约束的优化问题的两阶段步长非单调变尺度梯度投影算法,证明了算法的全局收敛性和一定条件下的Q超线性收敛速率.数值结果表明新算法是有效的,适合求解大规模问题.