Un método autoadaptativo de convergencia débil para resolver problemas de equilibrio pseudomonotono en un espacio de Hilbert real
Autores: Yordsorn, Pasakorn; Kumam, Poom; Rehman, Habib ur; Hassan Ibrahim, Abdulkarim
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Un método autoadaptativo de convergencia débil para resolver problemas de equilibrio pseudomonotono en un espacio de Hilbert real
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Método de extragradiente
Condición de tipo Lipschitz
Espacio de Hilbert real
Efecto inercial
Teorema de convergencia débil
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 33
Citaciones: Sin citaciones
En este documento, presentamos una modificación del método de extragradiente para resolver problemas de equilibrio pseudomonótono que involucran la condición de tipo Lipschitz en un espacio de Hilbert real. El método utiliza un efecto inercial y una fórmula para la evaluación del tamaño de paso, que se actualiza para cada iteración basada en algunas iteraciones previas. La principal ventaja del algoritmo es que se logra sin conocimiento previo de las constantes de tipo Lipschitz y también sin ningún procedimiento de búsqueda de línea. Un teorema de convergencia débil para el método propuesto está bien establecido asumiendo condiciones de bifunción de costo moderadas. Se presentan muchos experimentos numéricos para explicar el rendimiento computacional del método y compararlos con otros.
Descripción
En este documento, presentamos una modificación del método de extragradiente para resolver problemas de equilibrio pseudomonótono que involucran la condición de tipo Lipschitz en un espacio de Hilbert real. El método utiliza un efecto inercial y una fórmula para la evaluación del tamaño de paso, que se actualiza para cada iteración basada en algunas iteraciones previas. La principal ventaja del algoritmo es que se logra sin conocimiento previo de las constantes de tipo Lipschitz y también sin ningún procedimiento de búsqueda de línea. Un teorema de convergencia débil para el método propuesto está bien establecido asumiendo condiciones de bifunción de costo moderadas. Se presentan muchos experimentos numéricos para explicar el rendimiento computacional del método y compararlos con otros.