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AN ELIGIBLE KERNEL BASED PRIMAL-DUAL INTERIOR-POINT METHOD FOR LINEAR OPTIMIZATION
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  • AN ELIGIBLE KERNEL BASED PRIMAL-DUAL INTERIOR-POINT METHOD FOR LINEAR OPTIMIZATION
  • AN ELIGIBLE KERNEL BASED PRIMAL-DUAL INTERIOR-POINT METHOD FOR LINEAR OPTIMIZATION
저자명
Cho. Gyeong-Mi
간행물명
Honam mathematical journal
권/호정보
2013년|35권 2호|pp.235-249 (15 pages)
발행정보
호남수학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

It is well known that each kernel function defines primal-dual interior-point method (IPM). Most of polynomial-time interior-point algorithms for linear optimization (LO) are based on the logarithmic kernel function ([9]). In this paper we define new eligible kernel function and propose a new search direction and proximity function based on this function for LO problems. We show that the new algorithm has $mathcal{O}(({log};p)^{frac{5}{2}}sqrt{n}{log};n;{log}frac{n}{epsilon})$ and $mathcal{O}(q^{frac{3}{2}}({log};p)^3sqrt{n}{log};frac{n}{epsilon})$ iteration complexity for large- and small-update methods, respectively. These are currently the best known complexity results for such methods.