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neighborhood-following algorithms for linear programming

Science China Mathematics 2004年第6期47卷 812-820页

作者： Al WenbaoSchool of Science, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China School of Science Beijing University of Posts and Telecommunications Beijing China

In this paper, we present neighborhood-following algorithms for linear programming. When the neighborhood is a wide neighborhood, our algorithms are wide neighborhood primal-dual interior point algorithms. If the neighborhood degenerates into the central path, our algorithms also degenerate into path-following algorithms. We prove that our algorithms maintain the O9√nL) -iteration complexity still, while the classical wide neighborhood primal-dual interior point algorithms have only the O(nL-iteration complexity. We also proved that the algorithms are quadratic convergence if the optimal vertex is nondegenerate. Finally, we show some computational results of our algorithms.

关键词： linear programming primal-dual interior point methods wide neighborhood methods quadratic convergence

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