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Auteur Loukmene Selama |
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Ajouter le résultat dans votre panier Affiner la rechercheDevelopment Of A Corrector-Predictor Algorithm For Convex Quadratic Optimization / Mohamed Benguellil
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Titre : Development Of A Corrector-Predictor Algorithm For Convex Quadratic Optimization Type de document : document électronique Auteurs : Mohamed Benguellil, Auteur ; Loukmene Selama, Auteur ; Billel Zaoui, Directeur de thèse Editeur : Sétif:UFS Année de publication : 2025 Importance : 1 vol (46 f.) Format : 29 cm Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Convex quadratic optimization
Interior-point methods
Corrector-predictor algorithm
Algebraic equivalent transformation
Search directionRésumé : This manuscript introduces a new corrector-predictor interior-point algorithm for solving convex
quadratic optimization problems. Inspired by the algebraic equivalent transformation technique, we
define a modified transformed central path utilizing the specific function φ(t) = t - √t. This approach
allows us to derive efficient Newton-type search directions for both the predictor and corrector steps.
To demonstrate the practical efficiency and robustness of our proposed algorithm, a comprehensive
numerical comparison is conducted against the standard primal-dual interior-point method and the
recent weighted primal-dual interior-point algorithm (2024). The numerical results validate the
computational superior performance of the proposed method.Note de contenu : Contents
Glossary of abbreviations 1
Glossary of notations 2
Introduction 3
1 Fundamental notions 6
1.1 Convex analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.1.1 Inner product and norm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.1.2 Elements of convex analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.1.3 Convex functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.1.4 Characterization of a differentiable convex function . . . . . . . . 9
1.1.5 Newton’s method for a non-linear system . . . . . . . . . . . . . . 10
1.2 Mathematical programming . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.2.1 Problem definition and classification . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.2.2 Existence and uniqueness results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.2.3 Constraint qualification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.3 Convex quadratic programming . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.3.1 Primal convex quadratic problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
1.3.2 Dual convex quadratic problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
1.3.3 Duality in quadratic programming . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
1.3.4 Resolution methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2 Recent primal-dual algorithms for CQO 17
2.1 Primal-dual convex quadratic optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.2 Classical central path method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.3 Central path method using the Algebraic Equivalent Transformation . . 19
2.4 The algorithm prototype . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.5 Convergence Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3 An efficient corrector predictor interior-point algorithm for CQO 24
3.1 Corrector-predictor algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.1.1 Algorithm description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.2 Algorithm analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.2.1 The corrector step . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.2.2 The predictor step . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.2.3 Complexity analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
4 Numerical tests 36
4.1 Examples with fixed size . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
4.2 Examples with variable size . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
4.2.1 Comments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.3 Algorithm Enhancement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
4.3.1 Comments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
Conclusion 44
Bibliography 46Côte titre : MAM/0847 En ligne : https://repository.univ-setif.dz/server/api/core/bitstreams/d779cea3-b80d-4069-b [...] Development Of A Corrector-Predictor Algorithm For Convex Quadratic Optimization [document électronique] / Mohamed Benguellil, Auteur ; Loukmene Selama, Auteur ; Billel Zaoui, Directeur de thèse . - [S.l.] : Sétif:UFS, 2025 . - 1 vol (46 f.) ; 29 cm.
Langues : Anglais (eng)
Mots-clés : Convex quadratic optimization
Interior-point methods
Corrector-predictor algorithm
Algebraic equivalent transformation
Search directionRésumé : This manuscript introduces a new corrector-predictor interior-point algorithm for solving convex
quadratic optimization problems. Inspired by the algebraic equivalent transformation technique, we
define a modified transformed central path utilizing the specific function φ(t) = t - √t. This approach
allows us to derive efficient Newton-type search directions for both the predictor and corrector steps.
To demonstrate the practical efficiency and robustness of our proposed algorithm, a comprehensive
numerical comparison is conducted against the standard primal-dual interior-point method and the
recent weighted primal-dual interior-point algorithm (2024). The numerical results validate the
computational superior performance of the proposed method.Note de contenu : Contents
Glossary of abbreviations 1
Glossary of notations 2
Introduction 3
1 Fundamental notions 6
1.1 Convex analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.1.1 Inner product and norm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.1.2 Elements of convex analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.1.3 Convex functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.1.4 Characterization of a differentiable convex function . . . . . . . . 9
1.1.5 Newton’s method for a non-linear system . . . . . . . . . . . . . . 10
1.2 Mathematical programming . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.2.1 Problem definition and classification . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.2.2 Existence and uniqueness results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.2.3 Constraint qualification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.3 Convex quadratic programming . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.3.1 Primal convex quadratic problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
1.3.2 Dual convex quadratic problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
1.3.3 Duality in quadratic programming . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
1.3.4 Resolution methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2 Recent primal-dual algorithms for CQO 17
2.1 Primal-dual convex quadratic optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.2 Classical central path method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.3 Central path method using the Algebraic Equivalent Transformation . . 19
2.4 The algorithm prototype . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.5 Convergence Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3 An efficient corrector predictor interior-point algorithm for CQO 24
3.1 Corrector-predictor algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.1.1 Algorithm description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.2 Algorithm analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.2.1 The corrector step . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.2.2 The predictor step . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.2.3 Complexity analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
4 Numerical tests 36
4.1 Examples with fixed size . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
4.2 Examples with variable size . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
4.2.1 Comments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.3 Algorithm Enhancement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
4.3.1 Comments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
Conclusion 44
Bibliography 46Côte titre : MAM/0847 En ligne : https://repository.univ-setif.dz/server/api/core/bitstreams/d779cea3-b80d-4069-b [...] Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAM/0847 MAM/0847 Mémoire Bibliothèque des sciences Anglais Disponible
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