【摘 要】
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最近何炳生提出了一类变分不等式的改善步长收缩算法（E-Method）.然而,该算法的收敛性证明表明了E-Method的固定扩张步长没有充分利用下降量函数的不等式放缩.本文利用服从高斯
【机 构】
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南京航空航天大学民航学院,中国民航飞行学院计算机学院
【基金项目】
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国家科技支撑项目（2011BAH24B06）, 中国民航飞行学院科研基金（J2010-45）.致谢：作者感谢评审专家和编辑的宝贵意见和建议!
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最近何炳生提出了一类变分不等式的改善步长收缩算法（E-Method）.然而,该算法的收敛性证明表明了E-Method的固定扩张步长没有充分利用下降量函数的不等式放缩.本文利用服从高斯分布的随机数来随机扩张步长,得到了变分不等式的随机步长收缩算法（SC-Method）,克服了E-Method固定扩张步长的缺点.同时在适当的条件下,给出了收敛性证明.通过对来自于金融和统计中的一类变分不等式问题的一系列数值试验,验证了SC-Method的高效性.
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