求解随机非线性互补问题的一种光滑化样本均值逼近方法  

A Class of Smoothing SAA Methods for A Stochastic Nonlinear Complementarity Problem

作　　者：瑛瑛[1] 韩金桩[1] 

机构地区：[1]呼伦贝尔学院数学科学学院,内蒙古海拉尔021008

出　　处：《内蒙古师范大学学报（自然科学汉文版）》2015年第1期29-34,共6页Journal of Inner Mongolia Normal University(Natural Science Edition)

基　　金：呼伦贝尔学院青年项目(YJQN2C201203)

摘　　要：提出一种基于光滑Fischer-Burmeister函数的光滑化样本均值逼近方法,并用该方法求解随机非线性互补问题,在适当的条件下,证明了光滑化SAA问题的最优解几乎处处指数收敛到真问题的最优解.算例的数值计算结果验证了算法的合理性和有效性.A smoothing sample average approximation method based on a version of Fiseher-Burmeis- ter smoothing functions is proposed in this paper. It is used to solve the stochastic nonlinear complementar- ity problem. Under suitable conditions ,the almost sure convergence and exponential rate of this method is proved. The numerical test results indicate the efficiency of our method.

关 键 词：随机非线性互补问题 光滑Fischer-Burmeister函数 样本均值逼近 收敛性 

分 类 号：O221.2[理学—运筹学与控制论]