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A Regularization Semismooth Newton Method for P_(0)-NCPs with a non-monotone line search

Numerical Mathematics(Theory,Methods and Applications) 2012年第2期5卷 186-204页

作者： Li-Yong Lu Wei-Zhe Gu Wei Wang Department of Mathematics School of ScienceTianjin University of TechnologyTianjin 300384China Department of Mathematics School of ScienceTianjin UniversityTianjin 300072China School of Public Administration Tianjin University of CommerceTianjin 300134China

In this paper,we propose a regularized version of the generalized NCPfunction proposed by Hu,Huang and Chen[***.,230(2009),pp.69–82].Based on this regularized function,we propose a semismooth Newton method for solving nonlinear complementarity problems,where a non-monotone line search scheme is *** particular,we show that the proposed non-monotone method is globally and locally superlinearly convergent under suitable *** test the proposed method by solving the test problems from *** experiments indicate that this algorithm has better numerical performance in the case of p=5 andθ∈[0.25,075]than other cases.

关键词： nonlinear complementarity problem non-monotone line search semismooth Newton method global convergence local superlinear convergence

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The global convergence of the non-quasi-Newton methods with non-monotone line search

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Journal of Harbin Institute of Technology(New Series) 2006年第6期13卷 758-762页

作者：焦宝聪刘洪伟 The Center of Management and Decision Research Capital Normal University The Institute of Information Renmin University of China

The non-quasi-Newton methods for unconstrained optimization was investigated. non-monotone line search procedure is introduced, which is combined with the non-quasi-Newton family. Under the uniform convexity assumption on objective function, the global convergence of the non-quasi-Newton family was proved. Numerical experiments showed that the non-monotone line search was more effective.

关键词： non-quasi-Newton method non-monotone line search global convergence unconstrained optimization

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