Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones ISSN Impreso: 1409-2433 ISSN electrónico: 2215-3373

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Métodos de punto interior para optimización cuadrática convexa con matrices no definidas positivas
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Palabras clave

convex quadratic programming
second-order cones
interior point methods
programación cuadrática convexa
conos de segundo orden
métodos de punto interior

Cómo citar

Palencia F., G., Hing C., R., Rojas C., M., & Medina S., D. (2008). Métodos de punto interior para optimización cuadrática convexa con matrices no definidas positivas. Revista De Matemática: Teoría Y Aplicaciones, 15(1), 1–12. https://doi.org/10.15517/rmta.v15i1.284

Resumen

En este artículo se obtiene una modificación del algoritmo recursivo de Cholesky que permite la factorización de matrices semidefinidas positivas, aún cuando éstas no sean definidas positivas, sin incrementar el costo computacional. Gracias a esta factorización se transforman los Problemas de Programación Cuadrática Convexa en Problemas Cónicos de Segundo Orden, los cuales se resuelven con la ayuda de la generalización del algoritmo predictor-corrector de Menhrotra para dichos problemas. Se realizan experimentos numéricos para validar los resultados.

https://doi.org/10.15517/rmta.v15i1.284
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Citas

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