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朱慈友

用原对偶最速下降算法求解大规模极小极大问题。 （英语） Zbl 0820.90104号

数学。程序。 67，第1（A）号，53-76（1994）.
小结：本文表明，Zhu和Rockafellar为大规模扩展线性二次规划开发的原始-对偶最速下降算法可以用于求解与一般C^2鞍函数相关的约束极小极大问题。证明了当相关鞍函数一致强凹凸，且其Hessian变量的凸部分和凹部分之间的交叉元素有界于可行域时，该算法从迭代一开始就线性收敛。还获得了渐近收敛速度的更好界。作为扩展线性二次规划的推广，具体讨论了鞍函数在变量的凸部分和凹部分之间具有线性交叉项的极小极大问题。列出并分析了这些问题的一些基本特征。

引用于1审查

MSC公司：

90立方 非线性规划
90C06型 数学规划中的大尺度问题
91A05型 2人游戏
49J52型 非平滑分析

关键词：

原对偶投影梯度算法；原始-对偶最速下降算法；约束极大极小问题；渐近收敛速度；鞍形函数；扩展线性二次规划
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{C.Zhu}，数学。程序。67，编号1（A），53--76（1994；Zbl 0820.90104）
全文： 内政部

参考文献：

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