摘要
牵制平衡算法作为求解变分不等式问题和优化问题的一种有效方法，近年来在电力系统、交通运输、机器学习等领域得到广泛应用。
然而，随着问题规模和复杂性的增加，牵制平衡算法的求解效率和收敛性面临着挑战。
本综述回顾了牵制平衡算法的研究现状，从算法复杂度、影响求解效率因素、收敛性定义与证明、收敛速度分析等方面进行了系统阐述。
此外，还介绍了提升牵制平衡算法求解效率和收敛速度的改进策略，并总结了不同改进策略的优缺点。
最后，展望了牵制平衡算法的未来研究方向，为相关领域的研究者提供参考。
关键词：牵制平衡算法；求解效率；收敛性；变分不等式；优化问题
1.1牵制平衡算法牵制平衡算法是一种迭代算法，其基本思想是将原问题分解为一系列易于求解的子问题，并通过迭代求解子问题来逼近原问题的解。
1.2变分不等式问题变分不等式问题是指寻找一个向量，使得对于集合中的所有向量，都满足某个不等式。
1.3求解效率算法的求解效率通常用算法复杂度来衡量，包括时间复杂度和空间复杂度。
1.4收敛性算法的收敛性是指算法在迭代过程中是否能够收敛到问题的解，以及收敛的速度。
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