求解极大极小问题的一种稳定的对数障碍函数法

给出求解极大极小问题的一种对数障碍函数法．为了消除牛顿方程的病态，本文引进Ｂｒｏｙｄｅｎ 和Ａｔｔｉａ 在求解约束优化问题时，为克服罚函数的病态所采取的一种策略，提高了算法的稳定性．对子问题的结束准则等对算法的效率有重要影响的技术细节，本文也进行了研究．

关于一个求解凸二次规划改进内点算法的全局收敛性

对一类利用对数障碍函数法求解凸二次规划问题的内点算法给出了全局收敛定理的证明,同时指出该算法并没有考虑到避免Maratos效应,因此很难有超线性收敛的结论,但是由于该算法简单,计算量少,故对小规模问题依然是有效的。

求解凸二次规划问题的一个改进内点算法

本文对一类利用对数障碍函数法求解凸二次规划问题的内点算法进行了改进,使得改进后的算法在每次迭代中只需考虑目标函数Hesse阵的部分信息,该算法结构简单、计算量小,而且通过数值测试验证了此方法的有效性。

线性规划内点法(续)

9.4 对数障碍函数法 对数障碍函数法(Logarilhmic Barrier Function Method)首先是引进解非线性规划问题。