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A Modified Extra-Gradient Method for Quadratic Optimization

机译:二次优化的改进超梯度方法

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摘要

In this paper, we propose a modified extra-gradient method (MEGM) for solving quadratic optimization. In the MEGM method, we use a matrix parameter $G_k$ to balance the primal and dual variables. Numerical results show that the MEGM method significantly improves both computational cost and iteration number compared to the classical extra-gradient method.
机译:在本文中,我们提出了一种改进的超梯度法(MEGM)来求解二次优化。在MEGM方法中,我们使用矩阵参数$ G_k $平衡原始变量和对偶变量。数值结果表明,与经典的超梯度方法相比,MEGM方法显着提高了计算成本和迭代次数。

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