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【24h】

A globally convergent QP-free algorithm for nonlinear semidefinite programming

机译:非线性半定规划的全局收敛的无QP算法

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摘要

In this paper, we present a QP-free algorithm for nonlinear semidefinite programming. At each iteration, the search direction is yielded by solving two systems of linear equations with the same coefficient matrix; l 1 $l_{1}$ penalty function is used as merit function for line search, the step size is determined by Armijo type inexact line search. The global convergence of the proposed algorithm is shown under suitable conditions. Preliminary numerical results are reported.
机译:在本文中,我们提出了一种用于非线性半定规划的无QP算法。在每次迭代中,搜索方向是通过求解两个具有相同系数矩阵的线性方程组得出的。 l 1 $ l_ {1} $惩罚函数用作行搜索的优值函数,步长大小由Armijo类型不精确的行搜索确定。在适当的条件下显示了所提出算法的全局收敛性。报告了初步的数值结果。

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