摘要:
科学与工程计算中出现的凸优化问题,很多是带线性约束的。引入乘子以后,问题就可以归结为求其拉格朗日函数的鞍点。鞍点,犹如利益冲突双方的平衡点,它的等价数学表达式是变分不等式的解点。基于这种考虑,提出了一个分裂收缩算法的统一框架,这类方法的每次迭代包括预测和校正两部分:先是通过分裂求解一些形式简单的凸优化子问题去实现预测,然后再由校正提供在一定范数意义下向鞍点(变分不等式解点)的集合收缩的新的迭代点。了解这个并不复杂的框架,就能为各种类型的线性约束的凸优化问题,设计出合适的分裂收缩求解方法。
中图分类号:
何炳生. 变分不等式意义下凸优化分裂收缩算法的统一框架[J]. 工程数学学报, 2026, 43(3): 397-416.
HE Bingsheng. A Unified Framework of Splitting and Contraction Algorithms for Convex Optimization in the Sense of Variational Inequality[J]. Chinese Journal of Engineering Mathematics, 2026, 43(3): 397-416.