In this paper, we study an infeasible interior-point method for linear optimization with full-Newton step. The introduced method uses an algebraic equivalent transformation on the centering equation of the system which defines the central path. We prove that the method finds an $\varepsilon$-optimal solution of the underlying problem in polynomial time.


翻译:在本文中,我们研究了一种用全牛顿步骤进行线性优化的不可行的内点内点方法。 引入的方法在确定中心路径的系统中心方程式上使用了等值代数转换。 我们证明该方法在多元时间找到一个$\varepsilon$- 最优解决根本问题的方法 。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2020年6月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
已删除
将门创投
4+阅读 · 2020年6月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员