凸二次规划基于新的核函数的大步校正原始-对偶内点算法  被引量:1

A Large-update Primal-dual Interior-point Algorithm for Convex Quadratic Programming Based on a New Kernel Function

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作  者:汪燕[1] 张明望[1] 

机构地区:[1]三峡大学理学院,湖北宜昌443002

出  处:《三峡大学学报(自然科学版)》2013年第2期100-103,共4页Journal of China Three Gorges University:Natural Sciences

基  金:湖北省自然科学基金项目(2008CDZ047)

摘  要:本文对凸二次规划提出了一种基于新的核函数的大步校正原始-对偶内点算法.这种核函数构造新的障碍函数不仅可以定义新的搜索方向,而且可以控制内迭代的过程,使得对凸二次规划提出的大步校正原始-对偶内点算法的多项式复杂性阶改善到O(槡n(logn)2log(n/ε)),优于基于经典对数障碍函数的相应算法的复杂性阶.A primal-dual interior-point algorithm for convex quadratic programming(CQP) based on a new kernel function is presented. We use the kernel function to construct a new barrier function. It not only can difine a new search direction,but also can control the process of inner iteration. These properties enable to improve the polynomial complexity bound of a large-update primal-dual interior-point method for (CQP) to O(√n(logn)2log(n/ε)),which is better than the complexity bound of the corresponding algorithm based on the classical logarithmic barrier function.

关 键 词:凸二次规划 原始-对偶内点算法 核函数 大步校正方法 多项式复杂性 

分 类 号:O221[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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