将Solodov和Svaiter于2000年发表的Errorboundsforproximalpointsubproblemsandassociatedinexactproximalpointalgorithms一文中提出的方法进行推广，得到2类近似邻近点算法．这2类算法都是预测校正方法，预测点满足相同的非精确准则，不同之处在于校正步的下降方向．为了使每次迭代产生的迭代点更加靠近解点，在校正步均采用了最优步长的技巧．在一定条件下，可以证明这2种邻近点算法是全局收敛的．并且，从理论上证明了采用算法2每一步所产生的下降量的下界大于算法1的，所以算法2比算法1能更快地收敛到解点．数值试验也表明了这一点．
东南大学学报：英文版
2008年4期
