求解凸二次规划问题的不可行内点算法

该文对一般的凸二次规划问题，给出了一个不可行内点算法，并证明了该算法经过犗（狀２犔）步迭代之后，要么得到问题的一个近似最优解，要么说明该问题在某个较大的区域内无解．     

框式约束凸二次规划问题的内点算法

In this paper,a primal-dual interior point algorithm for convex quadratic progromming problem with box constrains is presented.It can be started at any primal-dual interior feasible point.If the initial point is close to the central path,it becomes a central path-following alogorithm and requires a total of O(√nL)number of iterations,where L is the input length.     

基于代数等价变换下的凸二次规划不可行内点算法

基于代数等价变换和在KMM算法的框架基础上,在原始-对偶内点方法的牛顿方程里嵌入一种自调节功能.从而对凸二次规划提出了一种新的迭代方向的不可行内点算法,并证明了算法的全局收敛性.     

凸二次规划的预估校正光滑算法

本文研究了凸二次规划的一种光滑算法,将规划的对应中心线条件改造成一个非线性方程组,对其应用牛顿法及其变形形式,并且证明了算法的全局收敛性.     

框式凸二次规划问题的非精确不可行内点算法

对框式凸二次规划问题提出了一种非精确不可行内点算法 ,该算法使用的迭代方向仅需要达到一个相对的精度 .在初始点位于中心线的某邻域内的假设下 ,证明了算法的全局收敛性     

一种新的求解凸二次规划的原始-对偶多项式内点算法

对凸二次规划问题提出了一种新的原始-对偶路径跟踪算法,算法迭代方向的求解是不同于传统的牛顿法,而是借助于一种新的工具找到搜寻方向.最后证明了算法具有多项式复杂性.     

二次规划的内椭球算法

对于标准型的凸二次规划问题本文给出了一个新算法，算法的一每步迭代，利用内椭球的思想来近似求解一个线性质规划子问题而得到迭代方向，再适当选取步长而使之成为多项式算法，其迭代步数为Ｏ（ｎＬ＾２），每一步迭代所需计算量为Ｏ（ｎ＾３）。其中ｎ为变量个数，Ｌ为问题的输入长度。     

全局收敛的凸规划的原始—对偶不可行内点算法

本对一类凸规划提出了一个原始-对偶不可行内点算法,并证明了算法的全局收敛性。     

求解凸二次规划问题的一种加权路径跟踪内点算法

基于Darvay提出用加权路径跟踪内点算法解线性规划问题的相关工作,本文致力于将此算法推广于解凸二次规划问题,并证明此算法具有局部二次收敛速度和目前所知的最好的多项式时间算法复杂性.     

基于全牛顿步长求解凸二次规划问题的不可行内点算法

借助于全牛顿步长对凸二次规划问题提出了一种新的不可行内点算法.算法主要迭代由可行迭代步和中心路径邻域迭代步组成.其优点是线性搜寻方向是不需要的.最后证明算法迭代复杂性为O(nlogn/ε),与目前最好的不可行内点算法复杂性一致.     

A PREDICTOR-CORRECTOR INTERIOR-POINT ALGORITHM FOR CONVEX QUADRATIC PROGRAMMING

The simplified Newton method, at the expense of fast convergence, reduces the work required by Newton method by reusing the initial Jacobian matrix. The composite Newton method attempts to balance the trade-off between expense and fast convergence by composing one Newton step with one simplified Newton step. Recently, Mehrotra suggested a predictor-corrector variant of primal-dual interior point method for linear programming. It is currently the interior-point method of the choice for linear programming. In this work we propose a predictor-corrector interior-point algorithm for convex quadratic programming. It is proved that the algorithm is equivalent to a level-1 perturbed composite Newton method. Computations in the algorithm do not require that the initial primal and dual points be feasible. Numerical experiments are made.     

A POLYNOMIAL PREDICTOR-CORRECTOR INTERIOR-POINT ALGORITHM FOR CONVEX QUADRATIC PROGRAMMING

This article presents a polynomial predictor-corrector interior-point algorithm for convex quadratic programming based on a modified predictor-corrector interior-point algorithm. In this algorithm, there is only one corrector step after each predictor step, where Step 2 is a predictor step and Step 4 is a corrector step in the algorithm. In the algorithm, the predictor step decreases the dual gap as much as possible in a wider neighborhood of the central path and the corrector step draws iteration points back to a narrower neighborhood and make a reduction for the dual gap. It is shown that the algorithm has O(n~(1/2)L) iteration complexity which is the best result for convex quadratic programming so far.     

一类凸规划的多项式预估校正内点法

1、引言 1990年由Mehrotra对线性规划问题提出了一个称为预估校正的方法,并在1992年给出了其数值算法．1993年Mizuno,Todd和Y．Ye．给出了改进的预估校正内点法,使得一个预估步后只跟一个校正步．1994年F．A．Potra给出了不可行预估校正内点法,使得可以从一个不可行的初始点开始算法的迭代,并证明了其为二次收敛．     

一个解凸二次规划的预测-校正光滑化方法

本文为凸二次规划问题提出一个光滑型方法,它是Engelke和Kanzow提出的解线性规划的光滑化算法的推广。其主要思想是将二次规划的最优性K-T条件写成一个非线性非光滑方程组,并利用Newton型方法来解其光滑近似。本文的方法是预测-校正方法。在较弱的条件下,证明了算法的全局收敛性和超线性收敛性。     

A INTERIOR POINT ALGORITHM FOR CONVEX NONLINEAR PROGRAMMING PROBLEMS

This paper describes a primal-dual interior paint algorithm for convex nonlinear programming problems subject to linear constraints. The algorithm is based on the path following idea. Each iteration updates a penalty parameter and finds a Newton step associated with the simplified Karush-Kuhn-Tucker system of equations which characterizes a solution of the logarithmic barrier function problem for that parameter. It is shown that the duality gap if reduced at each iteration by a factor of (1 - δ / n~(1/n) ), where S is positive and depends on some parameters associated with the objective function.     

A POTENTIAL REDUCTION ALGORITHM FOR MONOTONE VARIATIONAL INEQUALITY PROBLEMS

A potential reduction algorithm is proposed for the solution of monotone variational inequality problems. At each step of the algorithm, a system of linear equations is solved to get the search direction and the Armijo's rule is used to determine the stepsize.It is proved that the algorithm is globally convergent. Computational results are reported.     

一个改进的线性规划预校正算法

本文我们提出了一个改进型线性规划预校正算法，我们的预步和校正步方向与Mizuno－Todd-Ye[4]的方向是不同的．我们的算法的迭代复杂度为，然而在校正步，我们降低对偶间隙一个常数因子．     

求解线性互补问题的一种新的势下降内点算法

本文针对具有半正定矩阵的线性互补问题提出了一个新的内点方法———势函数下降内点方法.采用部分校正技术和Sherman-Morrison-Woodbury准则获得问题的近似最优解.讨论了该算法的收敛性,并证明了该算法为多项式算法.