Прямодвойственные методы внутренней точки в задачах линейного, квадратичного и полуопределённого программирования

Боковая панель статьи

PDF
Опубликован: дек 30, 2023
Ключевые слова:
методы внутренней точки, методы оптимизации, выпуклая оптимизация, метод Ньютона, условия Каруша-Куна-Таккера Primal-Dual Interior point methods, IPM, numerical optimization, convex optimization, dual problem, Newton’s method, Karush-Kuhn-Tucker conditions

Основное содержимое статьи

Н. А. Кулагин
Государственный университет «Дубна», Дубна, Московская область
И. А. Булякова
Государственный университет «Дубна», Дубна, Московская область

Аннотация

В работе рассматриваются три класса выпуклых задач оптимизации – линейное, квадратичное и полуопределённое программирование, затем выводятся и анализируются три варианта метода внутренней точки типа «предиктор-корректор» для решения данных задач. В заключении проводятся численные эксперименты, подтверждающие теоретические выкладки.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Информация о статье

Как цитировать
[1]
Кулагин, Н.А. и Булякова, И.А. 2023. Прямодвойственные методы внутренней точки в задачах линейного, квадратичного и полуопределённого программирования. Системный анализ в науке и образовании. 4 (дек. 2023), 13–34.
Выпуск
№ 4 (2023)
Раздел
Системный анализ в прикладных задачах
Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

Библиографические ссылки

Fletcher, R. A Nonlinear Programming Problem in Statistics (Educational Testing) // SIAM Journal on Scientific and Statistical Computing. 1981. Vol. 2 (3). Pp. 257-267. DOI:10.1137/0902021.

Nocedal J., Wright S. J. Numerical Optimization. 2006. New York, USA: Springer. DOI:10.1007/978-0-387-40065-5.

Todd M., Toh K.-C., Tütüncü R. On the Nesterov-Todd Direction in Semidefinite Programming // SIAM Journal on Optimization.1997. Vol. 8(3). DOI: 10.1137/S105262349630060X.