彭斯德普

用迭代求解器求解大规模SDP问题的改进障碍法求解大规模半定优化问题的二阶方法的限制因素是牛顿矩阵的存储和分解。对于一种基于改进屏障法的特定算法,我们建议使用迭代解算器代替常规的直接因子分解技术。预条件共轭梯度法是求解变量多、约束矩阵尺寸适中的一种可行方法。我们进一步提出避免显式计算牛顿矩阵,无论是在矩阵向量积或使用有限差分公式。这将大大节省内存需求,对于某些问题,还可以进一步加快算法的速度。(资料来源:http://plato.asu.edu)


zbMATH中的参考文献(参考文献24条,1标准件)

显示第1到第20个结果,共24个。
按年份排序(引用)
  1. 贝拉维亚,斯特凡尼亚;冈齐奥、雅克;Porcelli,Margherita:低秩半定规划问题的松弛内点法及其在矩阵完备化中的应用(2021)
  2. 黄爱群:半定规划问题的一种近似增广方法(2021)
  3. 山下、弘石;亚比,弘石;Harada,Kouhei:非线性半定规划的原-对偶内点信赖域方法(2021)
  4. 安德烈亚尼,罗伯托;海瑟,加布里埃尔;Viana,Daiana S.:非线性半定规划的最优性条件和全局收敛性(2020)
  5. 布鲁纳,亚历山大;Kočvara,Michal:三维拓扑优化的势垒和修正势垒多重网格方法(2020)
  6. 贝拉维亚,斯特凡尼亚;冈齐奥、雅克;稀疏对数程序(Margelli双遗传算法,2019)
  7. 安德列夫斯基,鲍里斯R。;塞利万诺夫,安东A:传递方法应用的新结果。调查(2018)
  8. 戴蒙德,史蒂文;Boyd,Stephen:无矩阵凸优化建模(2016)
  9. 科奇瓦拉,米哈尔;Mohammed,Sudaba:拓扑优化的原始-对偶内点多重网格方法(2016)
  10. Polyak,Roman A.:现代优化中的勒让德变换(2016)
  11. Polyak,Roman:凸优化中的拉格朗日变换和内椭球方法(2015)
  12. 黄爱群;徐成贤:求解半定规划的信赖域方法(2013)
  13. 黄爱群;徐成贤:半定规划的全局收敛滤子型信赖域方法(2012)
  14. 马利克,杰罗姆;Roupin,Frédéric:用半定规划求解(k)-聚类问题到最优性(2012)
  15. 潘少华;蒋永延;陈珍山:SOC单调与SOC凸函数与矩阵单调与矩阵凸函数(2012)
  16. 赵新元;太阳,防御;Toh,Kim Chuan:半定规划的牛顿CG增广拉格朗日方法(2010)
  17. 科奇瓦拉,米哈尔;Stingl,Michael:勘误表:“关于使用迭代求解器的修正障碍法求解大规模SDP问题”(2009)
  18. Stingl,M。;科瓦拉,M。;Leugering,G.:序列凸半定规划算法及其在多自由度材料优化中的应用(2009)
  19. 杰尔,弗洛里安;Rendl,Franz:线性二次曲线规划的增广原对偶方法(2008)
  20. 科奇瓦拉,米哈尔;Stingl,Michael:关于用迭代解算器的修正障碍法求解大规模SDP问题(2007)