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在原始对偶内点算法的设计和分析中,障碍函数对算法的搜索方法和复杂性起着重要的作用.本文由核函数来确定障碍函数,设计了一个求解半正定规划问题的原始-对偶内点算法.这个障碍函数即可以定义算法新的搜索方向,又度量迭代点与中心路径的距离,同时对算法的复杂性分析起着关键的作用.我们计算了算法的迭代界,得出了关于大步校正法和小步校正法的迭代界,它们分别是O(√n log n 10g n/ε)和O(√n log n/ε),这里n是半正定规划问题的维数.最后,我们根据一个算例,说明了算法的有效性以及对核函数的参数的敏感性. 相似文献
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填充函数方法是一种寻找全局极小解的有效方法.本文首先对现有的填充函数进行研究分析,然后构造出一类新的填充函数,设计算法,并通过数值试验验证了该函数和算法的有效性. 相似文献
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1ConvexProgrammingandExactPenaltyFunction Weconsiderthefollowingconvexprogramming:(P)minf(x)s.t.x∈S={x∈Rn:gi(x)≤0,i=1,…,m}.SupposethatSisacompactset.ThusthereexistsalargeboundedboxX,suchthatS={x∈Rn:gi(x)≤0,i=1,…,m}intX.Assumethatf(x),gi(x),i=1,…,m 相似文献
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由Nesterov和Nemirovski[4]创立的self-concordant障碍函数理论为解线性和凸优化问题提供了多项式时间内点算法.根据self-concordant障碍函数的参数,就可以分析内点算法的复杂性.在这篇文章中,我们介绍了基于核函数的局部self-concordant障碍函数,它在线性优化问题的中心路径及其邻域内满足self-concordant性质.通过求解此障碍函数的局部参数值,我们得到了求解线性规划问题的基于此局部Self-concordant障碍函数的纯牛顿步内点算法的理论迭代界.此迭代界与目前已知的最好的理论迭代界是一致的. 相似文献
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填充函数法是求解全局优化问题的一种重要的确定性算法.本文将在前人的基础上,提出了一个新的单参数填充函数.并通过数值算例验证了该算法的有效性和可行性. 相似文献
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在原始对偶内点算法的设计和分析中,障碍函数对算法的搜索方法和复杂性起着重要的作用。本文由核函数来确定障碍函数,设计了一个求解半正定规划问题的原始。对偶内点算法。这个障碍函数即可以定义算法新的搜索方向,又度量迭代点与中心路径的距离,同时对算法的复杂性分析起着关键的作用。我们计算了算法的迭代界,得出了关于大步校正法和小步校正法的迭代界,它们分别是O(√n log n log n/c)和O(√n log n/ε),这里n是半正定规划问题的维数。最后,我们根据一个算例,说明了算法的有效性以及对核函数的参数的敏感性。 相似文献