基于凝聚函数的半定规划光滑化牛顿法  被引量:2

A smoothing Newton method of SDP based on aggregate function

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作  者:朱华丽[1] 贵竹青[1] 朱志斌[1] 

机构地区:[1]桂林电子科技大学数学与计算科学学院,广西桂林541004

出  处:《桂林电子科技大学学报》2012年第5期416-420,共5页Journal of Guilin University of Electronic Technology

基  金:国家自然科学基金(11061011);广西杰出青年基金(2012GXNSFFA060003);广西研究生教育创新计划项目(2011105950701M26)

摘  要:针对线性半定规划不可微的问题,将最大熵函数原理应用到半定规划互补问题中,得到扩充的凝聚函数。结合光滑化思想,将半定规划问题的最优条件转化为一个等价的光滑方程组,构造出半定规划的光滑化牛顿法,并证明了该算法的全局收敛性和局部二阶收敛性。Aiming at nondiffierentiable phenomenon of semidefinite programming(SDP),maximum entropy function principle was used in SDP complementary problem to get the expanded aggregate function.Combined with the idea of smoothing,the optimal conditions of SDP problem were transformed into an equivalent smooth equation and a smoothing Newton method for SDP was constructed.Finally,both global convergence and local second-order convergence of the algorithm were proved.

关 键 词:半定规划 凝聚函数 全局收敛性 二阶收敛性 

分 类 号:O221.1[理学—运筹学与控制论]

 

参考文献:

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引证文献:

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