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Parallel Algorithms for Large-scale Linearly constrained Minimization Problem

Acta Mathematicae Applicatae Sinica 2014年第3期30卷 707-720页

作者： Cong-ying HAN Fang-ying ZHENG Tian-de GUO Guo-ping HE School of Mathematical Sciences University of the Chinese Academy of Sciences Department of Mathematical Science Zhejiang Sci-Tech University College of Information Science and Engineering Shandong University of Science and Technology

In this paper, two PVD-type algorithms are proposed for solving inseparable linear constraint optimization. Instead of computing the residual gradient function, the new algorithm uses the reduced gradients to construct the PVD directions in parallel computation, which can greatly reduce the computation amount each iteration and is closer to practical applications for solve large-scale nonlinear programming. Moreover, based on an active set computed by the coordinate rotation at each iteration, a feasible descent direction can be easily obtained by the extended reduced gradient method. The direction is then used as the PVD direction and a new PVD algorithm is proposed for the general linearly constrained optimization. And the global convergence is also proved.

关键词： nonlinear programming large-scale minimization parallel algorithm constrained convex opti-mization

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