Аннотация:
Статья посвящена существенному расширению недавно предложенного класса
относительно сильно выпуклых оптимизационных задач в пространствах больших
размерностей. В работе вводится аналог понятия относительной сильной
выпуклости для вариационных неравенств (относительная сильная монотонность)
и исследуются оценки скорости сходимости некоторых численных методов первого
порядка для задач такого типа. В статье рассматриваются два класса вариационных
неравенств в зависимости от условий, связанных с гладкостью оператора. Первый
из этих классов задач включает в себя относительно ограниченные операторы,
а второй – операторы с аналогом условия Липшица (так называемая относительная
гладкость). Для вариационных неравенств с относительно ограниченными и относительно
сильно монотонными операторами была исследована вариация субградиентного метода
и обоснована оптимальная оценка скорости сходимости. Для задач с относительно
гладкими и относительно сильно монотонными операторами доказана линейная скорость
сходимости алгоритма со специальной организацией процедуры рестартов (перезапусков)
проксимального зеркального метода для вариационных неравенств с монотонными операторами.
Библиография: 14 названий.
Ключевые слова:вариационное неравенство, относительно сильно выпуклая функция, относительно
сильно монотонный оператор, относительно ограниченный оператор, относительная
гладкость, субградиентный метод, проксимальный зеркальный метод, адаптивный
метод, рестарты, седловая задача.