【优化】浅谈变分不等式与凸优化

【优化】浅谈变分不等式与凸优化

编者按:变分不等式(Variational Inequality,以下简称VI),其实是一种很有意思的建模思路。不过即使在我和做优化的同行的日常交流当中,一般话题也很少能交流到VI上。本回答,我将给一个关于VI直观和大概的介绍,并指出它的一些潜在价值。

文章作者:小本聪
责任编辑:周岩
文章发表于微信公众号【运筹OR帷幄】:【优化】浅谈变分不等式与凸优化
欢迎原链接转发,转载请私信@运筹OR帷幄获取信息,盗版必究。
敬请关注和扩散本专栏及同名公众号,会邀请全球知名学者发布运筹学、人工智能中优化理论等相关干货、知乎Live及行业动态:『运筹OR帷幄』大数据人工智能时代的运筹学


参考文献

[1] maths.nju.edu.cn/~hebma

[2] Chen, Caihua, et al. "The direct extension of ADMM for multi-block convex minimization problems is not necessarily convergent." Mathematical Programming 155.1-2 (2016): 57-79.

[3] He, Bingsheng, Min Tao, and Xiaoming Yuan. "Convergence rate analysis for the alternating direction method of multipliers with a substitution procedure for separable convex programming." Mathematics of Operations Research 42.3 (2017): 662-691.

[4] Facchinei, Francisco, and Christian Kanzow. "Generalized Nash equilibrium problems." 4OR 5.3 (2007): 173-210.


文章由『运筹OR帷幄』原创发布,如需转载请在公众号后台获取转载须知

关于本文作者:


扫二维码关注『运筹OR帷幄』公众号:

点击查看『运筹OR帷幄』志愿者招募介绍及加入方式

发布于 2019-02-20

文章被以下专栏收录