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GENERIC PRIMAL-DUAL INTERIOR POINT METHODS BASED ON A NEW KERNEL FUNCTION

机译:基于新核函数的通用本对偶内点法

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摘要

In this paper we present a generic primal-dual interior point methods (IPMs) for linear optimization in which the search direction depends on a univariate kernel function which is also used as proximity measure in the analysis of the algorithm. The propos
机译:在本文中,我们提出了用于线性优化的通用原始对偶内点方法(IPM),其中搜索方向取决于单变量核函数,该函数也用作算法分析中的接近度度量。提案

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