检索结果-内蒙古大学图书馆

Generalized Newton Method for Linear Optimization Problems with Inequality Constraints

PROCEEDINGS OF THE STEKLOV INSTITUTE OF MATHEMATICS 2014年第1-Sup期284卷 S96-S107页

作者： Golikov, A. I. Evtushenko, Yu G. Russian Acad Sci Dorodnitsyn Comp Ctr Moscow 119333 Russia

A dual problem of linear programming is reduced to the unconstrained maximization of a concave piecewise quadratic function for sufficiently large values of a certain parameter. An estimate is given for the threshold value of the parameter starting from which the projection of a given point to the set of solutions of the dual linear programming problem in dual and auxiliary variables is easily found by means of a single solution of the unconstrained maximization problem. The unconstrained maximization is carried out by the generalized Newton method, which is globally convergent in an a finite number of steps. The results of numerical experiments are presented for randomly generated large-scale linear programming problems.

关键词： linear programming problem piecewise quadratic function unconstrained maximization generalized Newton method

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