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减少的LP

swMATH ID: 4821
软件作者: AndréL.Tits、P.-A.Absil、William P.Woessner
描述: 具有多不等式约束的线性规划的约束约简考虑求解一个标准形式的线性规划,其中约束矩阵a是m×n,n≫m \8811'1。例如,将半无限程序精细离散化后,就会出现此类问题。对于此类问题,典型的原对偶内点方法的每次迭代成本为O(m2 n)。我们建议通过将正规方程矩阵AD 2 A T(其中D是对角矩阵)替换为“简化”版本(具有相同维数)A Q D Q 2 A Q T(其中Q是一个索引集,其中包含当前迭代时最接近(或最违反)对偶约束M的索引,其中M≥M是指定整数)来降低该成本。这可能导致每次迭代的加速接近n/|Q|。对于双可行仿射缩放算法和Mehrotra预测校正方法的约束简化版本,报告了令人满意的数值结果[s.Mehrotra's predictor-corrector method,No.4,575-601(1992;Zbl 0773.90047)]。特别是,虽然可以预计忽略大部分约束,尤其是在早期迭代时,可能会导致搜索方向的显著恶化,随着简化约束集的大小减小到某个阈值,迭代的总次数通常保持不变。在某些情况下,该阈值只是总阈值的一小部分。在仿射缩放算法的情况下,证明了算法的全局收敛性和局部二次收敛性。
主页: 网址:http://www.inma.ucl.ac.be/~absil/Publi/reducedLP.htm
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引用于: 12文件

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