二次半定规划的增广拉格朗日算法  

AUGMENTED LAGRANGIAN ITERATION METHOD FOR CONVEX QUADRATIC SDP

作　　者：常小凯[1] 

机构地区：[1]兰州理工大学理学院,兰州730050

出　　处：《计算数学》2014年第2期133-142,共10页Mathematica Numerica Sinica

摘　　要：基于变换X=VV^T,本文将半定规划问题转换为非线性规划问题,提出了解决此问题的增广拉格朗日算法,并证明了算法的线性收敛性.在此算法中,每一次迭代计算的子问题利用最速下降搜索方向和满足wolf条件的线性搜索法求最优解.数值实验表明,此算法是行之有效的,且优于内点算法.Based on the change of X = VVT, an augmented lagrangian algorithm to solve convex quadratic SDP is proposed. The algorithm＇s distinguishing feature is a factorization, the gradient method and an exact linesearch procedure. The convergence of the algorithm is shown. Numerical experiments show that our methods are efficient and robust.

关 键 词：二次半定规划 分解变换 增广拉格朗日算法 线性搜索 

分 类 号：O221.2[理学—运筹学与控制论]