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A novel corrector-predictor interior-point algorithm for P*(κ)-weighted linear complementarity problems based on an AET function
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PRE
AI
DOI：10.1080/02331934.2026.2642344.png)
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摘要
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本文考虑 $ P_{*}(\kappa ) $ P & lowast;(kappa)-加权线性互补问题（WLCPs），并基于一个代数等价变换函数给出了一种新的校正-预测内点算法（IPA）。建立了所提出方法在 $ P_{*}(\kappa ) $ P & lowast;(kappa)-WLCP 中的严格可行性和收敛性。特别地，我们证明了该算法的迭代界限具有多项式复杂度界限，这与现有最佳内点算法相当。最后，将所提出的校正-预测IPA应用于一组小型数值算例，以验证算法的可行性和效率，并说明其高效实现的潜力。
Keyword:
Weighted linear complementarity problems
interior-point algorithm
AET function
期刊
O
IF:
1.8
论文数:
124
被引数:
0
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