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Superlinear Convergence of Affine Scaling interior Point Newton method for Linear Inequality Constrained Minimization without Strict Complementarity

引用

Acta Mathematicae Applicatae Sinica 2009年第2期25卷 183-194页

作者： De-tong Zhu Business College Shanghai Normal University Shanghai 200234 China

In this paper we extend and improve the classical affine scaling interior-point Newton method for solving nonlinear optimization subject to linear inequality constraints in the absence of the strict complementarity assumption. Introducing a computationally efficient technique and employing an identification function for the definition of the new affine scaling matrix, we propose and analyze a new affine scaling interior-point Newton method which improves the Coleman and Li affine sealing matrix in [2] for solving the linear inequlity constrained optimization. Local superlinear and quadratical convergence of the proposed algorithm is established under the strong second order sufficiency condition without assuming strict complementarity of the solution.

关键词： interior method affine scaling strict complementarity

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