Коническая регуляризация в задачах квадратичной оптимизации

Рассматриваются вопросы вычисления оценок оптимальных значений невыпуклых задач квадратичной оптимизации на основе лагранжевых релаксаций исходной задачи. На границе допустимой области оценочной задачи функции задачи могут быть разрывны, плохо обусловлены, что усложняет разработку вычислительных алг...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Компьютерная математика
Дата:2016
Автор: Лаптин, Ю.П.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2016
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/168426
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Коническая регуляризация в задачах квадратичной оптимизации / Ю.П. Лаптин // Компьютерная математика. — 2016. — № 2. — С. 129-141. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:Рассматриваются вопросы вычисления оценок оптимальных значений невыпуклых задач квадратичной оптимизации на основе лагранжевых релаксаций исходной задачи. На границе допустимой области оценочной задачи функции задачи могут быть разрывны, плохо обусловлены, что усложняет разработку вычислительных алгоритмов. В работе приводятся новые подходы преодоления указанных проблем, основанные на использовании конических регуляризаций выпуклых задач оптимизации. Розглядаються питання обчислення оцінок оптимальних значень неопуклих задач квадратичної оптимізації на основі лагранжевих релаксацій вихідної задачі. На границі допустимої області оціночної задачі функції задачі можуть бути розривні, погано обумовлені, що ускладнює розробку обчислювальних алгоритмів. У роботі наводяться нові підходи подолання зазначених проблем, засновані на використанні конічних регуляризації опуклих задач оптимізації. Calculation of estimates for optimal values for non-convex quadratic optimization problems on the base of Lagrange relaxation of the original problem is considered. At the boundary of the feasible set of the estimation problem the used functions can be discontinuous or poorly conditioned that complicates the development of numerical algorithms. The paper presents a new approach to overcome these problems, based on the use of conic regularizations of convex optimization problems.
ISSN:2616-938Х