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研究凸二次规划的一种有效的增广拉格朗日方法。 (英语) Zbl 1446.90122号

摘要:近几十年来,内点方法在求解大规模凸二次规划问题中受到了极大的关注。本文基于非线性规划的最新发展,提出了凸二次规划的增广拉格朗日方法,采用了不同的思路。在我们的方法中,盒约束被惩罚,而等式约束被保留在子问题中。这种方法的动机是牛顿方法可以有效地最小化分段二次函数。此外,由于增广拉格朗日方法不依赖于中心路径的邻近性,因此可以避免内点方法中的一些固有困难。此外,一个好的起点可以很容易地利用,这对于解决序列二次规划、灵敏度分析和分支定界技术中产生的子问题是相关的。我们证明了该方法的精细性和有限收敛性。对由Netlib集合构造的可分离严格凸二次型问题的数值实验表明,我们的方法可以与内点方法相竞争,特别是当有一个好的初始点并且使用二阶拉格朗日乘子更新时。

MSC公司:

90立方厘米20 二次规划
90C25型 凸面编程
90摄氏51度 内部点方法
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全文: 内政部

参考文献:

[1] 安德烈亚尼(Andreani,R.)。;伯金,EG;马丁内斯,JM;Schuverdt,ML,关于一般低层约束的增广拉格朗日方法,SIAM J.Optim。,18, 1286-1309 (2008) ·Zbl 1151.49027号 ·数字对象标识代码:10.1137/060654797
[2] 安德烈亚尼(Andreani,R.)。;海瑟,G。;Martínez,JM,关于光滑约束优化的序列优化条件,《优化》,60,5,627-641(2011)·Zbl 1225.90123号 ·doi:10.1080/02331930903578700
[3] 安德烈亚尼(Andreani,R.)。;海瑟,G。;马里兰州舒弗特;Silva,PJS,《松弛常数正线性相关约束的限定和应用》,数学。程序。,135, 255-273 (2012) ·Zbl 1262.90162号 ·doi:10.1007/s10107-011-0456-0
[4] 安德烈亚尼(Andreani,R.)。;海瑟,G。;马里兰州舒弗特;Silva,PJS,两个新的弱约束条件和应用,SIAM J.Optim。,22, 1109-1135 (2012) ·Zbl 1302.90244号 ·数字对象标识代码:10.1137/10843939
[5] 安德烈亚尼(Andreani,R.)。;马丁内斯,JM;拉莫斯,A。;Silva,PJS,A con-continuity constraint qualification and algorithmic consuccessions,SIAM J.Optim。,26, 1, 96-110 (2016) ·Zbl 1329.90162号 ·数字对象标识代码:10.1137/15M1008488
[6] 巴里奥斯,JG;JYB克鲁兹;费雷拉,OP;Németh,SZ,特殊分段线性系统的半光滑牛顿法及其在正约束凸二次规划中的应用,J.Compute。申请。数学。,301, 91-100 (2016) ·Zbl 1331.90048号 ·doi:10.1016/j.cam.2016.01.040
[7] Bertsekas,DP,《约束优化和拉格朗日乘子方法》(1996),贝尔蒙特:雅典娜科学出版社
[8] Bertsekas,DP,非线性规划(1999),Belmont:Athena Scientific,Belmon·Zbl 1015.90077号
[9] Bertsekas,DP,凸集优化算法(2015),贝尔蒙特:雅典娜科学公司,贝尔蒙特·Zbl 1347.90001号
[10] Bezanson,J。;Edelman,A。;卡宾斯基,S。;Shah,VB,Julia:《数值计算的新方法》,SIAM Rev.,59,1,65-98(2017)·Zbl 1356.68030号 ·数字对象标识代码:10.1137/141000671
[11] 伯金,EG;Martínez,JM,《约束优化的实用增广拉格朗日方法》(2014),费城:SIAM出版物,费城·Zbl 1339.90312号
[12] 伯金,EG;布埃诺,LF;Martínez,JM,非线性规划的序列等式约束优化,计算。最佳方案。申请。,65, 699-721 (2016) ·Zbl 1357.90150号 ·doi:10.1007/s10589-016-9849-6
[13] 伯金,EG;海瑟,G。;Ramos,A.,带约束子问题和收敛到二阶驻点的增广拉格朗日,计算。最佳方案。申请。,第69页,第51-75页(2018年)·Zbl 1411.90316号 ·doi:10.1007/s10589-017-9937-2
[14] 比克斯比,RE;MJ Saltzman,从内点解中恢复最优LP基,Oper。Res.Lett.公司。,15, 4, 169-178 (1994) ·Zbl 0814.90073号 ·doi:10.1016/0167-6377(94)90074-4
[15] 布埃诺,LF;海瑟,G。;罗哈斯,FN,广义纳什均衡问题的最优性条件和约束条件及其实际意义,SIAM J.Optim。,29,1,31-54(2019)·Zbl 1422.91049号 ·doi:10.1137/17M1162524
[16] Buys,J.D.:约束优化问题的对偶算法。莱顿大学博士论文(1972年)
[17] JJ Dongarra;Grosse,E.,《通过电子邮件分发数学软件》,Commun。ACM,30,5,403-407(1987)·doi:10.1145/22899.22904
[18] 多斯塔尔,Z。;Kozubek,T。;萨多夫斯卡,M。;Vondrák,V.,《接触问题的可缩放算法》(2016),纽约:Springer,纽约·兹比尔1383.74002
[19] Duff,IS,MA57:稀疏对称定和不定系统解的代码,ACM Trans。数学。软质。,30, 2, 118-144 (2004) ·Zbl 1070.65525号 ·doi:10.1145/992200.992202
[20] Gondzio,J.,《25年后的内部点方法》,欧洲J.Oper出版社。研究,218,3587-601(2012)·Zbl 1244.90007号 ·doi:10.1016/j.ejor.2011.09.017
[21] Güler,O.,线性规划的增广拉格朗日算法,J.Optim。理论应用。,75, 3, 445-470 (1992) ·Zbl 0797.90061号 ·doi:10.1007/BF00940486
[22] Haeser,G.,Hinder,O.,Ye,Y.:关于拉格朗日乘子在凸和非凸不可行内点方法中的行为(2017)。arXiv:1707.07327
[23] Hager,W.W.:COAP测试问题:优化问题集合(2018)。http://users.clas.ufl.edu/hager/coap/format.html
[24] HSL:用于大规模科学计算的Fortran代码集(2018)。网址:www.hsl.rl.ac.uk
[25] Janin,R。;菲亚科,AV,非线性规划中边际函数的方向导数,灵敏度,稳定性和参数分析,数学规划研究,110-126(1984),柏林:施普林格出版社,柏林·Zbl 0549.90082号
[26] 约翰·E。;Yildirim,EA,固定维线性规划内部点方法中热启动策略的实现,计算。最佳方案。申请。,4151-183(2007年)·Zbl 1168.90554号 ·doi:10.1007/s10589-007-9096-y
[27] 坎佐,C。;Steck,D.,比较标准和有保障的增广拉格朗日方法的示例,Oper。Res.Lett.公司。,45, 6, 598-603 (2017) ·Zbl 1409.90186号 ·doi:10.1016/j.orl.2017.09.005
[28] Mehrotra,S.,《关于原对偶内点方法的实现》,SIAM J.Optim。,2, 4, 575-601 (1992) ·Zbl 0773.90047号 ·电话:10.1137/0802028
[29] 齐,L。;Wei,Z.,关于常数正线性相关条件及其在SQP方法中的应用,SIAM J.Optim。,10, 963-981 (2000) ·Zbl 0999.90037号 ·doi:10.137/S1052623497326629
[30] Sridhar,S.、Wright,S.,Re,C.、Liu,J.、Bittorf,V.、Zhang,C.:LP取整的近似高效LP解算器。摘自:Burges,C.J.C.、Bottou,L.、Welling,M.、Ghahramani,Z.、Weinberger,K.Q.(编辑)《神经信息处理系统进展》26,第2895-2903页。Curran Associates,Inc.(2013年)
[31] 南非瓦瓦西斯;Ye,Y.,《确定线性规划中的最优基》,Ann.Oper。研究,62,1565-572(1996)·Zbl 0848.90094号 ·doi:10.1007/BF02206830
[32] Ye,Y.,关于线性规划内点算法的有限收敛性,数学。程序。,57325-335(1992年)·Zbl 0794.90036号 ·doi:10.1007/BF01581087
[33] Yen,I.E.H.,Zhong,K.,Hsieh,C.J.,Ravikumar,P.K.,Dhillon,I.S.:通过原始和对偶增广坐标下降的稀疏线性规划。收录:Cortes,C.,Lawrence,N.D.,Lee,D.D.,Sugiyama,M.,Garnett,R.(编辑)《神经信息处理系统进展》28,第2368-2376页。Curran Associates,Inc.(2015年)
[34] 伊尔迪林,EA;Wright,SJ,线性规划内点方法中的温启动策略,SIAM J.Optim。,12, 3, 782-810 (2002) ·Zbl 1007.90079号 ·doi:10.1137/S1052623400369235
[35] 袁,YX,超线性收敛增广拉格朗日方法分析,数学学报。罪恶。(英语系列),30,1,1-10(2014)·兹比尔1292.90287 ·doi:10.1007/s10114-013-2740-9
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