Sieve-SDP: a simple facial reduction algorithm to preprocess semidefinite programs
Sieve-SDP: a simple facial reduction algorithm to preprocess semidefinite programs
复制标题
Sieve-SDP：一种简单的面部缩减算法，用于预处理半定程序
DOI：
10.1007/s12532-019-00164-4
复制
发表时间：
2019
影响因子：
6.3
通讯作者：
Tran-Dinh, Quoc
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhu, Yuzixuan;Pataki, Gábor;Tran-Dinh, Quoc
我们介绍Sieve-SDP，一个简单的面部约简算法预处理半定规划（SDP）。Sieve-SDP检查问题的约束条件，以检测缺乏严格可行性，删除冗余的行和列，并减少变量矩阵的大小。它经常检测不可行性。它不依赖于任何优化求解器：它唯一需要的子程序是Cholesky因式分解，因此它可以在机器精度的几行代码中实现。我们提出了广泛的计算结果，从文献中的几个问题集合，许多SDPs来自多项式优化。
We introduce Sieve-SDP, a simple facial reduction algorithm to preprocess semidefinite programs (SDPs). Sieve-SDP inspects the constraints of the problem to detect lack of strict feasibility, deletes redundant rows and columns, and reduces the size of the variable matrix. It often detects infeasibility. It does not rely on any optimization solver: the only subroutine it needs is Cholesky factorization, hence it can be implemented in a few lines of code in machine precision. We present extensive computational results on several problem collections from the literature, with many SDPs coming from polynomial optimization.
登录
查看更多内容
Vamos 拟阵多项式的实稳定推广
DOI：
--
发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
--
作者：
Sam Burton;C. Vinzant;Y. Youm
通讯作者：
Y. Youm
影响因子：
0.8
作者：
D. Wagner;Y. Wei
通讯作者：
Y. Wei
面部缩减启发式和混合整数圆锥优化的动机示例
DOI：
--
发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
作者：
Henrik A. Friberg
通讯作者：
Henrik A. Friberg
影响因子：
3.1
作者：
Drusvyatskiy, D.;Krislock, N.;Wolkowicz, H.
通讯作者：
Wolkowicz, H.
通过自对偶嵌入和面部缩减解决圆锥优化问题：统一方法
DOI：
10.1137/15m1049415
发表时间：
2017
期刊：
SIAM J. Optim.
影响因子：
--
作者：
Frank Permenter;Henrik A. Friberg;E. Andersen
通讯作者：
E. Andersen