检索结果-内蒙古大学图书馆

The Descent Algorithms for Solving Symmetric Pareto eigenvalue complementarity problem

APPLICATIONS OF MATHEMATICS 2023年第4期68卷 441-465页

作者： Zou, Lu Lei, Yuan Hunan Univ Sch Math Lushan Rd S Changsha 410082 Peoples R China

For the symmetric Pareto eigenvalue complementarity problem (EiCP), by reformulating it as a constrained optimization problem on a differentiable Rayleigh quotient function, we present a class of descent methods and prove their convergence. The main features include: using nonlinear complementarity functions (NCP functions) and Rayleigh quotient gradient as the descent direction, and determining the step size with exact linear search. In addition, these algorithms are further extended to solve the generalized eigenvalue complementarity problem (GEiCP) derived from unilateral friction elastic systems. Numerical experiments show the efficiency of the proposed methods compared to the projected steepest descent method with less CPU time.

关键词： Pareto eigenvalue complementarity problem generalized eigenvalue complementarity problem nonlinear complementarity function descent algorithm

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