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SUPERLINEAR PRIMAL-DUAL AFFINE SCALING ALGORITHMS FOR LCP

机译:LCP的超线性原对偶仿射缩放算法

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摘要

We describe an interior-point algorithm for monotone linear complementarity problems in which primal-dual affine scaling is used to generate the search directions. The algorithm is shown to have global and superlinear convergence with Q-order up to (but not including) two. The technique is shown to be consistent with a potential-reduction algorithm, yielding the first potential-reduction algorithm that is both globally and superlinearly convergent. [References: 23]
机译:我们描述了用于单调线性互补问题的内点算法,其中使用原始对偶仿射缩放来生成搜索方向。该算法被证明具有Q级至(但不包括)两个的全局和超线性收敛。证明该技术与电势降低算法一致,产生了第一个电势降低算法,该算法既全局收敛又超线性收敛。 [参考:23]

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