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对于一类非单调线性互补问题给出了一种新的内点算法-预估校正算法,并讨论了其多项式的收敛性。 相似文献
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针对单调线性互补问题设计了一种基于核函数的满-Newton步不可行内点算法,算法的主迭代由一个可行步和几个中心步构成。通过建立和应用一些新的分析工具,证明了算法的多项式复杂性为O(nlogmax{(x0)Ts0,‖r0‖/n}),这与当前单调线性互补问题的不可行内点算法最好的迭代界一致。 相似文献
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基于一类非自正则核函数,为单调非线性互补问题提出了一个新的原始—对偶大步校正内点算法.该算法借助于Peng在文献[Peng J,Roos C,Terlaky T.Self-Regularity:A New Paradigmfor Primal-Dual Interior-Point Algorithms.Princeton,NJ:Princeton University Press,2002]中相应算法的分析框架,通过将非自正则函数作为分析工具,来确定出算法的搜索方向和步长.算法最终被证明具有多项式复杂性.特别地,当取增长项q=logn时,该算法迭代复杂性为O( (1+L)2 1/n1+p (logn)(1+2p)/(1+p)logn/ε),与基于经典的对数障碍函数的算法相比,此迭代界有了较大的提高. 相似文献
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基于线性规划原始-对偶内点算法的思想,对凸二次规划提出了一种新的内点算法-宽邻域原始-对偶势下降内点算法.算法取牛顿方向作为迭代方向,利用势函数选择迭代步长.由于迭代方向不再正交,因此,算法的复杂性分析不同于线性规划的相应算法的分析.证明了新算法具有O(nL)的迭代复杂性.此外,初步的数值试验表明了算法的可行性以及有效性. 相似文献
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基于线性规划原始-对偶势下降内点算法的思想,对框式凸二次规划提出一种新的内点算法宽邻域原始-对偶势下降内点算法.算法选取牛顿方向作为迭代方向,利用势函数选择迭代步长,分析算法的多项式迭代复杂性,并证明新算法具有较好的迭代复杂性O(nL). 相似文献
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本文对凸二次规划提出了一种基于新的核函数的大步校正原始-对偶内点算法.这种核函数构造新的障碍函数不仅可以定义新的搜索方向,而且可以控制内迭代的过程,使得对凸二次规划提出的大步校正原始-对偶内点算法的多项式复杂性阶改善到O(√n(logn)2log(n/ε)),优于基于经典对数障碍函数的相应算法的复杂性阶. 相似文献
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2008年,Salahi等对线性规划提出一种新的Mehrotra型预估-校正算法.基于削减(cut)策略,该算法保证校正步长有下界,从而具有多项式复杂性.基于这种思路,将此方法推广到凸二次规划.由于新算法的迭代方向不再正交,因此算法的复杂性分析与线性规划时不同.通过一些新的技术引理,证明了算法在最坏情况下,至多经过O(n5/2logεn)次迭代终止.最后,利用数值实验验证了算法的可行性与有效性. 相似文献
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将一种改进的满Newton步不可行内点算法拓展到单调线性互补问题(LCP)中.由于单调LCP的迭代方向不再具有正交性,因此算法的收敛分析不同于线性规划的情况.通过提出一些新的分析工具,证明了算法具有迭代复杂性O(n log (max{(x0)Ts0,‖r0‖}/ε)). 相似文献
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基于线性规划问题原始———对偶类内点算法的思想,讨论一类非单调线性互补问题,为其设计了一种新的算法———宽邻域内点算法,并讨论其多项式收敛性.与路径跟踪法相比较,该算法具有迭代过程简便,应用情景更加广阔等特点. 相似文献