Escolha adiada do parametro de penalização e do tamanho de passo em algoritmos de pontos interiores

AUTOR(ES)

Fernando Rocha Villas Boas

DATA DE PUBLICAÇÃO

2000

RESUMO

We study, in the context of interior-point methods for linear programming, some possible advantages of postponing the choice of the per. ",lty parameter and the step length, which happens both when we apply Newton s method to the Karush-Kuhn-Thcker system and when we apply a predictor-corrector scheme. We show that for a Newton or a strictly predictor step the next iterate can be expressed as a linear function of the penalty parameter J1, and, in the case of a predictor-corrector step, as a quadratic function of J1. We also show that this parameterization is useful to guarantee either the non-negativity of the next iterate or the proximity to the central path. Computational results of these strategies are shown and compared with PCx, an implementation of Mehrotra s predictor-corrector method

ASSUNTO(S)

algoritmos programação linear

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