کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6421314 1631823 2014 13 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A decomposable self-adaptive projection-based prediction-correction algorithm for convex time space network flow problem
ترجمه فارسی عنوان
یک الگوریتم پیش بینی-اصلاح مبتنی بر پیش بینی خود سازگار برای مسئله جریان شبکه فضای زمان محدب
کلمات کلیدی
تجزیه پذیر، خود سازگار، الگوریتم پیش بینی تصحیح مبتنی بر پیش بینی، جریان فضای زمان محوری،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه ریاضیات ریاضیات کاربردی
چکیده انگلیسی

In this paper, we concentrate on solving a convex time space network flow problem with decomposable structures. We first describe the convex time space network flow optimization model, and transform it into an equivalent variational inequality problem. Then, after exploring the decomposable structure of primal decision variables, we propose a novel decomposable self-adaptive projection-based prediction-correction algorithm (DSPPCA) to solve the model, and then further provide its convergent theory. Finally, we report the computational performances through computational experiments. Numerical results reveal that DSPPCA not only can enhance the accuracy and convergence rate significantly, but also can be a powerful search algorithm for convex optimization problems with decomposable structures of decision variables.

ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied Mathematics and Computation - Volume 231, 15 March 2014, Pages 422-434
نویسندگان
, , , ,