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卡拉·T·L·S·吉迪尼。；奥利维拉，A.R.L。；杰尔·席尔瓦。；马里兰州韦拉斯科。

将混合预条件和最优调整算法相结合，加快内点法的收敛速度。 （英语） Zbl 1236.65065号

线性代数应用。 436，第5期，1267-1284（2012）.
摘要：\（p\）坐标系的最优平差算法源于最优对平差算法的推广，用于加速内点法的收敛，使用混合迭代方法求解内点法的线性系统。它的主要优点是简单和快速的初始收敛。在每个内点迭代中，使用预处理共轭梯度法求解法方程组。第一次外迭代采用受控的Cholesky分解作为预条件，最后一次外迭代使用分裂预条件。为了提高速度和鲁棒性，在预条件转换中应用了最优调整算法。对一组线性规划问题的数值实验表明，该方法减少了某些问题的内点迭代总数和运行时间。此外，只有在改变预条件时使用（p）坐标的最优调整算法，才能解决一些问题。

引用于6文件

MSC公司：

65千5 数值数学规划方法
90C05（二氧化碳） 线性规划
90摄氏51度 内部点方法

关键词：

线性规划；预处理；内点法；收敛加速度；最优平差算法；共轭梯度法；正规方程组；Cholesky因子分解；数值实验

软件：

PCx公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{C.T.L.S.Ghidini}等人，《线性代数应用》。436，第5号，1267--1284（2012；Zbl 1236.65065）
全文： 内政部

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