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Predictor-corrector interior-point algorithm for sufficient linear complementarity problems based on AET functions with bounded rate
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.ejco.2026.100133.png)
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摘要
En 中文
本文定义了预测-校正内点算法（PC IPA）用于充分线性互补问题（LCP）的第一类代数等价变换（AET）函数，并对引入的PC IPA进行了统一的复杂性分析。这一新类被称为具有有界比例增长率用于PC IPA的AET函数类。我们的PC IPA与文献中的算法的主要区别在于，AET函数是算法的输入数据。新类AET函数由若干不等式定义，这些不等式直接用于新PC IPA的分析。我们证明了使用新类AET函数的PC IPA在问题规模、初始点的对偶间隙、精度参数以及问题矩阵的障碍参数下具有多项式迭代复杂性。我们还针对包含具有大障碍参数矩阵的新生成测试集的问题提供了有前景的数值结果。
Keyword:
Nonlinear programming
Sufficient linear complementarity problems
Predictor-corrector interior-point algorithm
Algebraically equivalent transformations
期刊
IF:
1.7
论文数:
63
被引数:
391
机构
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