A superlinearly convergent SSDP algorithm for nonlinear semidefinite programming
A superlinearly convergent SSDP algorithm for nonlinear semidefinite programming
复制标题
非线性半定规划的超线性收敛SSDP算法
DOI：
10.1186/s13660-019-2171-y
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发表时间：
2019-08
影响因子：
1.6
通讯作者：
Zhang Hui
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Li Jian Ling;Zhang Hui
本文给出了求解非线性半定规划问题的一个序列半定规划算法。在每次迭代中，求解一个线性半定规划子问题和一个修正的二次半定规划子问题，以产生一个主搜索方向。为了避免Maratos效应，通过求解一个新的二次规划确定了二阶修正方向。然后采用罚函数作为评价函数进行弧搜索。在严格互补和强二阶充分条件下，证明了算法的超线性收敛性。最后给出了一些初步的数值结果。
In this paper, we present a sequential semidefinite programming (SSDP) algorithm for nonlinear semidefinite programming. At each iteration, a linear semidefinite programming subproblem and a modified quadratic semidefinite programming subproblem are solved to generate a master search direction. In order to avoid Maratos effect, a second-order correction direction is determined by solving a new quadratic programming. And then a penalty function is used as a merit function for arc search. The superlinear convergence is shown under the strict complementarity and the strong second-order sufficient conditions with the sigma term. Finally, some preliminary numerical results are reported.
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Waler Gómez;Héctor Remírez
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10.1287/moor.1060.0195
发表时间：
2006-11
期刊：
Math. Oper. Res.
影响因子：
--
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Defeng Sun
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Defeng Sun