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可分离凸约束下二次函数极小化的最优算法和超松弛方法及其应用。 (英语) Zbl 1259.65089号

作者考虑了如下形式的有界约束二次规划问题:\[\最小值{x\in\Omega}(x^T Ax-x^T b),\]其中,\(A\)表示对称正定矩阵,\(Omega)表示由以下形式的凸可微函数定义的闭凸集\[\Omega=\Omega_1\times\cdots\times\Omega_s\quad\text{和}\quad_Omega_i=\{x_i\在R^{1_i}:h_i(x_i)\leq0\}中,\quad i=1,\dots,s。\]针对这一问题,作者提出了一种新的算法,它是作者早期算法的改进给出了数值实验。

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65千5 数值数学规划方法
90C20个 二次规划
90 C90 数学规划的应用

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全文: 内政部

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