一类二次半定规划内点算法的K..S..H搜索方向的存在唯一性

在对偶理论的基础上,将半定规划(SDP)的原始对偶内点算法推广到一类二次半定规划(QSDP),利用优化理论中经典的牛顿法通过求解非线性方程组得到K..S..H方向,并证明了K..S..H搜索方向的存在唯一性.     

求解半定规划的原始对偶势下降内点算法研究

介绍了半定规划的一般模型、最优性条件及求解半定规划问题的原始对偶势下降内点算法.借助两个形象的图形分析了势下降内点算法的迭代轨迹,并对求解半定规划的Filter势下降内点算法进行了研究,提出了Filter的构造方法.在一定的条件下,该算法可避免Maratos效应和势函数海色矩阵不正定等问题的产生.     

一类二次半定规划问题及其内点算法

讨论一类二次半定规划对偶性理论及与半定最小二乘问题的联系,并在对偶理论基础上讨论该规划的原始对偶内点算法,同时给出了基于NT方向的唯一性证明.     

带有混合约束的二次半定规划的内点算法

研究带有混合约束的二次半定规划问题的内点算法。首先给出该问题的对偶问题和一种障碍函数,并建立相应的Lagrange函数,以此为基础给出内点算法,最后分析并证明了算法的全局收敛性。数值试验表明该算法是有效的。     

二次半定规划一个原始对偶路径跟踪算法

本文提出求解二次半定规划的一个基于H..K..M方向的原始对偶路径跟踪算法.文中首先导出确定H..K..M方向的线性方程组,并证明该搜索方向的存在唯一性;然后给出算法的具体步骤,并证明算法产生的迭代点列落在中心路径的某个邻域内.最后采用Matlab(R2011b)数学软件编程对算法进行数值试验.数值结果表明算法是有效的.     

基于新函数下的半定规划原始对偶内点算法的复杂度分析

以φ(t)=(tp+1-1)-(p+1)ln t作为核函数,讨论半定规划的一类多项式原始对偶内点算法的收敛性及其复杂度.基于这个核函数找到牛顿系统的一个新的搜索方向,从而得到一个新的算法,并给出了其长步长迭代界和短步长迭代界分别为O(n1-pln nε),O(n23-plnεn).     

半定规划的原始-对偶不可行内点算法

对于半定规划问题,通过构造适当的搜索方向,给出了一个原始-对偶不可行内点算法.证明了该算法经过有限步迭代后,或者在某个较大的区域得到问题的一个近似最优解,或者说明问题在该区域内无解.     

正定二次规划内点稳定算法

进一步讨论一种新二次规划的内点算法.该算法不同于传统的内点算法:它不含有原始或者对偶变量的逆,因而在靠近解集附近也有定义(well defined).证明了若目标函数的二次部分为标准正定二次型,则在计算迭代方向时,可以把对(m 2n)×(m 2n)阶KKT系统的求解转化为(n-m)×(n-m)阶KKT系统的求解,从而在很大程度上提高算法的效率.     

解凸二次半定规划的交替方向法

给出求解凸二次半定规划的交替方向法,并对这个算法的全局收敛性进行分析.     

一类带有混合约束的二次半定规划及其投影收缩算法

研究带有线性等式及线性不等式约束的二次半定规划问题.讨论对偶理论、最优性条件及其等价的单调变分不等式,给出相应的投影收缩算法.经收敛性分析,可得该算法是全局收敛的.     

二次锥规划的不可行内点算法

给出二次锥规划的一种不可行内点算法并证明该算法是多项式时间算法.利用本算法需O(√nlnε-1)次迭代就可找到问题的ε-近似解,其迭代复杂性界与现有的二次锥规划可行内点算法的复杂性界相同.     

凸二次规划的一种宽邻域预估-校正算法

Zhao对线性规划提出了一种基于邻近度量函数最小值的宽邻域预估-校正算法, 并证明了算法的多项式复杂性。基于他的思路,将此方法拓展到凸二次规划,设计了一种新的基于邻近度量函数最小值的宽邻域预估-校正算法。由于新算法的迭代方向向量Δx,Δs不再满足正交性,因此算法的收敛性分析不同于线性规划的情形,同时也证明了新算法具有 已知的最好迭代复杂性Onln(x0)Ts0ε,初步数值实验验证了算法的有效性。     

求解一般半正定二次规划的数值稳定方法

针对非光滑优化中捆集算法之二次规划子问题数值求解的困难，详细研究了求解半正定二次规划问题的积极性，提出了一系列矩阵分解的存储方法和校正方法，较好地克服了半正定矩阵奇异性带来的数值求解的困难，在求解捆集算法的半正定二次规划子问题中取得了很好的效果，所提出的算法具有较强的实用性。     

求解凸二次规划的一种二阶Mehrotra型预估一校正算法

给出了求解凸二次规划的一种二阶Mehrotra型预估一校正算法。该算法受Salahi等人对线性规划提出的相应算法启发,引入了安全步策略,保证了校正步步长有适当下界,从而具有多项式复杂性。由于算法迭代方向不正交,算法在罚参数的校正和复杂性的分析上有别于线性规划的情形。最后,通过一些新的技术性引理,证明了算法在最坏情况下的迭代复杂性为O（n^3/2log（x^0）^TS^0/ε）.     

凸二次规划的一种分解算法

An algorithm to solve convex quadratic programming with nonnegative variables and linear equation constraints is given by means of the concept of ABS algorithm and decomposition strategy. If the object function is strict convex ,then the optimal solution can be gotten in finite steps ; otherwise ,the algorithm is superlinear convergent.     

半定规划的一个非内部连续化牛顿算法

基于Chen—Mangasarian光滑函数，给出一个求解半定规划的非内部连续化算法．所给算法拥有一些好的特性，在较弱的条件下，证明了算法有好的定义而且全局(线性)收敛到一个原问题的最优解。     

解二次规划代理对偶问题的内点法

简述了二次规划的代理对偶问题，同时构造了一种基于Ｋａｒｍａｒｋａｒ的解线性规划的投划的凤影尺度变换的解对偶问题的方法，算例表明方法可行。     

多目标半定规划的最优性条件

在对称矩阵内积的基础上建立一系列含矩阵的方程的择一性定理,并在此基础上研究以矩阵为决策变量的多目标半定规划的最优性条件。     

一种求解QoS路由问题的半定规划算法

QoS路由的主要问题是求源节点到目的节点满足QoS多个约束的优化问题。由于半定规划在求解组合优化问题和NP-完全问题时具有收敛速度快,迭代步数少等优点。本文基于QoS路由问题的线性整数规划网络模型,利用半定规划方法研究了时延约束的代价最小问题。把QoS路由的一般模型松弛为半定规划的标准形式,利用半定规划内点方法进行求解,然后利用随机扰动方法得到原问题的近似最优解.数值试验表明了算法的有效性。