Number of the records: 1
Primal Interior-Point Method for Large Sparse Minimax Optimization
- 1.0333899 - ÚI 2010 RIV CZ eng J - Journal Article
Lukšan, Ladislav - Matonoha, Ctirad - Vlček, Jan
Primal Interior-Point Method for Large Sparse Minimax Optimization.
[Primární metoda vnitřních bodů pro rozsáhlé řídké úlohy minimaxové optimalizace.]
Kybernetika. Roč. 45, č. 5 (2009), s. 841-864. ISSN 0023-5954
R&D Projects: GA AV ČR IAA1030405; GA ČR GP201/06/P397
Institutional research plan: CEZ:AV0Z10300504
Keywords : unconstrained optimization * large-scale optimization * minimax optimization * nonsmooth optimization * interior-point methods * modified Newton methods * variable metric methods * computational experiments
Subject RIV: BA - General Mathematics
Impact factor: 0.445, year: 2009
http://dml.cz/handle/10338.dmlcz/140034
In this paper, we propose a primal interior-point method for large sparse minimax optimization. After a short introduction, the complete algorithm is introduced and important implementation details are given. We prove that this algorithm is globally convergent under standard mild assumptions. Thus the large sparse nonconvex minimax optimization problems can be solved successfully. The results of extensive computational experiments given in this paper confirm efficiency and robustness of the proposed method.
V tomto článku předkládáme primární metoda vnitřních bodů pro rozsáhlé řídké úlohy minimaxové optimalizace. Po krátkém úvodu je uveden podrobný algoritmus a podrobnosti jeho implementace. Dokazujeme, že tento algoritmus je za standardních předpokladů globálně konvergentní, takže rozsáhlé řídké úlohy minimaxové optimalizace mohou být úspěšně řešeny. Rozsáhlé výpočetní experimenty uvedené v tomto článku potvrzují efektivitu a účinnost předkládané metody.
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0178774
File Download Size Commentary Version Access Kybernetika_45-2009-5_11.pdf 1 946.7 KB Publisher’s postprint open-access
Number of the records: 1