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A Modified Extra-Gradient Method for Quadratic Optimization

机译:二次优化的修改额外梯度方法

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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梯度方法(MEGM),用于解决二次优化。 在MEGM方法中,我们使用矩阵参数$ g_k $来平衡原始和双变量。 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号。

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