基于新的核函数求解P_*(κ)NCP的原始-对偶内点算法

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内点算法兴起于20世纪80年代.著名学者Karmarkar为内点算法的理论研究做出了开创式的贡献,他首次提出了求解线性规划(LP)的内点算法—梯度投影算法,这是第一个真正有实际意义的多项式内点算法.它不仅具有较好的多项式时间复杂性,而且在实际计算效果上也有着突破性的进步.正因为如此,Karmarkar算法引起众多学者们的研究热潮,并取得了许多丰富的成果.如今,已有多种有效的多项式内点算法被应用于求解LP,并被成功的拓展到半定规划(SDP)、互补问题(CP)以及二阶锥规划(SOCP)等优化问题,相应的一些优化软件包也已被开发并广泛应用.本文主要研究基于新的核函数求解_*P(κ)CP的原始-对偶内点算法.作为数学规划的一个重要分支,CP被广泛应用于各种实际问题,如接触力学,交通平衡,最优控制等._*P(κ)线性互补问题(LCP)和_*P(κ)非线性互补问题(NCP)是一类重要的CP.随着计算科学的进步,内点算法逐渐显示出其对求解大规模CP的巨大潜力.全文共分为五章,第一章简要介绍了内点算法和CP问题的产生背景、研究现状以及一些基本定义和符号约定;第二章、第三章分别提出了基于新的核函数求解LP和_*P(κ)LCP的大步校正原始-对偶内点算法,通过复杂性分析,都得到了当前已知的此类算法最好的迭代复杂性,数值实例也验证了算法的实际可行性;第四章将第二章中的算法推广到了_*P(κ)NCP,并证明了在满足一定的假设条件下,算法具有多项式复杂性;第五章设计了求解_*P(κ)LCP的full-Newton步内点算法,算法的搜索方向由Darvay通过代数等价变换方法得到,同时其也可视为由positive-asympotic核函数确定的;第六章是对全文的总结和展望.
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