Métodos de punto interior para optimización cuadrática convexa con matrices no definidas positivas
En este art´?culo se obtiene una modificaci´on del algoritmo recursivo de Cholesky que permite la factorizaci´on de matrices semidefinidas positivas, a´un cuando ´estas no sean definidas positivas, sin incrementar el costo computacional. Gracias a esta factorizaci´on se transforman los Problemas de...
| Main Authors: | , , , |
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad de Costa Rica
2009-02-01
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| Series: | Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones |
| Online Access: | https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/284 |
| Summary: | En este art´?culo se obtiene una modificaci´on del algoritmo recursivo de Cholesky
que permite la factorizaci´on de matrices semidefinidas positivas, a´un cuando ´estas
no sean definidas positivas, sin incrementar el costo computacional. Gracias a esta
factorizaci´on se transforman los Problemas de Programaci´on Cuadr´atica Convexa en
Problemas C´onicos de Segundo Orden, los cuales se resuelven con la ayuda de la
generalizaci´on del algoritmo predictor-corrector de Menhrotra para dichos problemas.
Se realizan experimentos num´ericos para validar los resultados.
Palabras clave: programaci´on cuadr´atica convexa, conos de segundo orden, m´etodos de
punto interior. |
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| ISSN: | 2215-3373 |