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Frank E.柯蒂斯。;韩，郑;丹尼尔·罗宾逊。

大规模凸二次优化的全局收敛原-对偶活动集框架。 （英语） Zbl 1309.90072号

计算。最佳方案。申请。 60，第2期，311-341（2015）.
摘要：我们提出了一个求解大规模凸二次优化问题（QP）的原对偶活动集框架。与经典的活动集方法相比，我们的框架允许活动集估计值同时发生多个变化，这通常会导致快速识别最优活动集，而不管初始估计值如何。我们框架的迭代是活动集估计本身，其中每一个原始-对偶解都是通过一个简化的子问题唯一定义的。通过引入辅助活动集估计的指标集，我们的方法对于严格凸QP是全局收敛的。此外，每次迭代的计算成本通常仅略高于求解简化线性系统的成本。给出了数值结果，表明我们框架的两个建议实例在实践中是有效的，即使在条件较差的问题上也是如此。我们将后一个好处归因于我们的框架之间的关系和半光滑牛顿技术。

引用于20文件

MSC公司：

90C20个 二次规划
4.95亿 基于必要条件的数值方法
49英里15 牛顿型方法
65千5 数值数学规划方法
65K10码 数值优化与变分技术
65K15码 变分不等式及相关问题的数值方法

关键词：

凸二次优化;活动集方法;大规模优化;半光滑牛顿方法

软件：

SNOPT公司;NETLIB LP测试集;SQOPT公司;质量保证计划;qpOASES公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{F.E.Curtis}等人，《计算》。最佳方案。申请。60，编号2，311-341（2015；兹bl 1309.90072）
全文： DOI程序

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