使用自正则度量的凸二次规划的原始对偶内点法的多项式复杂性(英文)

最近Peng等人使用新的搜索方向和自正则度量为求解线性规划问题提出了一个原始对偶内点法.本文将这个长步法延伸到凸二次规划.在线性规划情形时,原始空间和对偶空间中的尺度Newton方向是正交的,而在二次规划情形时这是不成立的.本文将处理这个问题并且证明多项式复杂性,并且得到复杂性的上界为O(nlognlog(n/ε)),

一个求解水平线性互补问题的高阶可行内点算法的多项式复杂性

最近，Ｚｈａｏ和Ｓｕｎ提出了一个求解ｓｕｆｆｉｃｉｅｎｔ线性互补问题的高阶不可行内点算 法．不需要严格互补解条件，他们的算法获得了高阶局部收敛率，但他们的文章没有报告 多项式复杂性结果．本文我们考虑他们所给算法的一个简化版本，即考虑求解单调水平线 性互补问题的一个高阶可行内点算法．我们证明了算法的迭代复杂性是Ｏ（ｌｏｇ（））．

具有多项式时间复杂性的离散事件系统安全诊断

离散事件系统的故障诊断能将已发生的不可观故障事件及时诊断出来,但往往容易忽略故障诊断期间系统的安全性.为解决这一问题,提出了一种具有多项式时间复杂性的安全故障诊断方法.先对离散事件系统的安全可诊断性进行了形式化,再通过构造一个非法语言识别器对系统被禁止操作序列进行识别,并在此基础上构建了一个对系统实施安全诊断的安全验证器,得到了一个关于离散事件系统安全可诊断性的充分必要条件,实现了对系统的安全故障诊断.同时,通过对安全验证器的构建与安全可诊断性的判定的复杂性分析,得到了该安全故障诊断方法可在多项式时间内实现等结论.

逼近于BPP和PP的概率复杂性语言类的多项式有界线路复杂性研究

本文通过图灵机多项式"?"输出有界和多项式错误输出有界概念的引入,研究了逼近于BPP和PP的一些概率复杂性语言类的多项式有界线路复杂性。

具有O(n～(1/2)L)复杂性的Mehrotra型预估-矫正算法

针对内点方法在理论和实践之间存在着计算效果好的算法在理论上具有较差复杂性的矛盾,提出一种求解线性规划问题的Mehrotra型预估-矫正内点算法,并证明了该算法的迭代复杂性是O(槡nL).数值实验结果验证了算法的有效性.

单调线性互补问题的Mehrotra型预估-校正算法的迭代复杂性(英文)

Mehrotra型预估-校正算法是很多内点算法软件包的算法基础,但它的多项式迭代复杂性直到2007年才被Salahi等人证明.通过选择一个固定的预估步长及与Salahi文中不同的校正方向,本文把Salahi等人的算法拓展到单调线性互补问题,使得新算法的迭代复杂性为O(nlog((x0)Ts0/ε)),同时,初步的数值实验证明了新算法是有效的.

时间复杂性和空间复杂性研究

计算复杂性是衡量问题求解的难易程度的。研究问题的计算复杂性,可以明确该问题是否存在有效的求解算法。介绍并分析了计算理论的一些基本概念,论述了时间复杂性(包括P、NP、NP-hard、NP-complete和EXPTIME)和空间复杂性(包括PSPACE、NPSPACE、PSPACE-hard和PSAPCE-complete)中的各个主要分类。最后分析了各个复杂性类之间的关系。

P_*(κ)线性互补问题的Mehrotra型预估-校正算法复杂性分析(英文)

本文提出一种求解单调非线性互补问题的Mehrotra型预估-校正算法.新算法采用不同的自适应更新策略.在尺度化的Lipschitz条件下,证明了新算法的迭代复杂性为O(n2log((x0)Ts0/ε)),其中(x0,s0)为初始点,ε为精度.

半定锥上具有O(n^(1/2)L)复杂性的Mehrotra型预估矫正算法

文中将文献线性规划中的Mehrotra型预估矫正算法推广到半定规划,提出一种求解半定规划问题的Mehrotra型预估矫正算法,该算法基于NT方向,证明了该算法具有目前最好的的迭代复杂性O(n^(1/2)L).

计算复杂性理论研究现状

根据对多项式时间复杂性的存在算法,得出计算复杂性理论把问题按其复杂性分为三大类:存在多项式时间复杂性的问题;肯定不存在多项式时间算法的问题,即具有指数时间复杂性的问题;未找到多项式算法,也不能证明其不存在多项式算法的问题。

F_p上不可约与本原多项式的高效确定算法

对于一大类整数n(n为素数乘于素数或1的积),分别给出有限域Fp上n次多项式是不可约多项式与本原多项式的一个充要条件,该条件可通过O(n3)次Fp上乘法加以验证,易于硬件实现。提出可约多项式一个充分条件,借此减少验证时间,并得到用O(n4)次Fp上乘法确定一个n次不可约多项式及一个n次本原多项式的高效算法。对于ECC中构造Fnp上椭圆曲线、序列密码中构造LFSR,有重要的应用价值。

绝对值方程的一种严格可行内点算法

给出绝对值方程的一种新算法.先把绝对值方程转化为线性互补问题,再结合牛顿方向和中心路径方向,通过求解一个线性方程组得到搜索方向.获得了求解绝对值方程的一种严格可行内点算法,并证明了该算法经过有限次迭代后收敛到原问题的一个最优解,数值实验表明方法是有效的.

基于核函数求解线性互补问题的不可行内点算法

本文研究了线性互补问题内点算法.利用全牛顿步长求解迭代方向,获得了算法迭代复杂性为O(nlogn/ε),推广了Roos等关于线性规划问题不可行内点算法,其复杂性与目前最好的不可行内点算法复杂性一致.

基于一类新方向的宽邻域路径跟踪内点算法

基于一类带有参数θ的新方向,提出了求解单调线性互补问题的宽邻域路径跟踪内点算法,且当θ=1时即为经典牛顿方向.当取θ为与问题规模n无关的常数时,算法具有O(nL)迭代复杂性,其中L是输入数据的长度,这与经典宽邻域算法的复杂性相同;当取θ=(n/βτ)^(1/2)时,算法具有O(n^(1/2)L)迭代复杂性,这里的β,τ是邻域参数,这与窄邻域算法的复杂性相同.这是首次研究包括经典宽邻域路径跟踪算法的一类内点算法,给出了统一的算法框架和收敛性分析方法.

一种单调线性互补问题的full-Newton步不可行内点算法

对单调线性互补问题设计了一种新的full-Newton步不可行内点算法.该算法是对Liu Z和Sun W提出的线性规划的full-Newton步不可行内点算法的改进和推广.通过应用新的技术引理,证明了算法的多项式复杂性阶为O(nL),这与当前单调线性互补问题的不可行内点算法最好的迭代复杂性阶一致.

单调非线性互补问题基于一类核函数的原始-对偶大步校正内点算法

基于一类非自正则核函数,为单调非线性互补问题提出了一个新的原始-对偶大步校正内点算法.该算法借助于Peng在文献[Peng J,Roos C,Terlaky T.Self-Regularity:A New Paradigmfor Primal-Dual Interior-Point Algorithms.Princeton,NJ:Princeton University Press,2002]中相应算法的分析框架,通过将非自正则函数作为分析工具,来确定出算法的搜索方向和步长.算法最终被证明具有多项式复杂性.特别地,当取增长项q=log n时,该算法迭代复杂性为O((1+L)2n11+p(log n)(1+2p)/(1+p)logn/ε),与基于经典的对数障碍函数的算法相比,此迭代界有了较大的提高.

求解P_*(κ)-阵线性互补问题的高阶仿射尺度内点算法

对P*(κ)-阵线性互补问题提出了一种高阶内点算法.算法的每步迭代是基于线性规划原始-对偶仿射尺度算法的思想来确定迭代方向,再通过适当选取步长,得到算法的多项式复杂性.

非线性互补问题高阶宽邻域内点算法

对p*(κ)线性互补问题提出了一种高阶宽邻域内点算法,在算法的每步迭代过程,基于线性规划原始-对偶仿射尺度算法的思想来求解一个线性方程组得到迭代方向,在适当选取步长,得到算法的多项式复杂性.

改进的哈奇扬算法求解线性不等式组问题

研究了求解线性不等式组问题的哈奇扬算法,发现算法中的不足,并对其进行了改进。运用改进后的算法求出了不等式组的解。

凸二次规划基于新的核函数的大步校正原始-对偶内点算法

本文对凸二次规划提出了一种基于新的核函数的大步校正原始-对偶内点算法.这种核函数构造新的障碍函数不仅可以定义新的搜索方向,而且可以控制内迭代的过程,使得对凸二次规划提出的大步校正原始-对偶内点算法的多项式复杂性阶改善到O(槡n(logn)2log(n/ε)),优于基于经典对数障碍函数的相应算法的复杂性阶.