Журнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


Журн. Белорус. гос. ун-та. Матем. Инф.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Журнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика, 2020, том 3, страницы 17–27
DOI: https://doi.org/10.33581/2520-6508-2020-3-17-27 (Mi bgumi72) 		 
Дифференциальные уравнения и Оптимальное управление

Linear semidefinite programming problems: regularisation and strong dual formulations
[Задачи линейного полуопределенного программирования: регуляризация и двойственные формулировки в строгой форме]

O. I. Kostyukovaa, T. V. Chemisovab

a Institute of Mathematics, National Academy of Sciences of Belarus, 11 Surhanava Street, Minsk 220072, Belarus
b University of Aveiro, Campus Universitário de Santiago, 3810-193, Aveiro, Portugal
PDF полного текста (1255 kB)
Список литературы:
PDF
HTML
DOI: https://doi.org/10.33581/2520-6508-2020-3-17-27
Аннотация: Регуляризация задачи оптимизации состоит в ее сведении к эквивалентной задаче, удовлетворяющей условиям регулярности, которые гарантируют выполнение соотношений двойственности в строгой форме. В настоящей статье для линейных задач полуопределенного программирования предлагается процедура регуляризации, основанная на понятии неподвижных индексов и их свойствах. Эта процедура описана в виде алгоритма, который за конечное число шагов преобразует любую задачу линейного полубесконечного программирования в эквивалентную задачу, удовлетворяющую условию Слейтера. В результате использования свойств неподвижных индексов и предложенной процедуры регуляризации получены новые двойственные задачи полубесконечного программирования в явной и неявной формах. Доказано, что для этих двойственных задач и исходной задачи соотношения двойственности выполняются в строгой форме.
Ключевые слова: линейное полуопределенное программирование; сильная двойственность; нормализованный набор неподвижных индексов; регуляризация; квалификация ограничений.
Финансовая поддержка Номер гранта
Центр исследований и разработок в области математики и приложений
Португальский фонд по развитию науки и технологий UIDB/04106/2020
Национальная академия наук Беларуси, Министерство образования Республики Беларусь
Исследование выполнено в рамках государственной научной программы «Конвергенция» (задание 1.3.01, Республика Беларусь) и поддержано Центром исследований и разработок в области математики и приложений (CIDMA, Португалия) и Португальским фондом по развитию науки и технологий (FCT, проект UIDB/04106/2020).
Поступила в редакцию: 06.10.2020
Тип публикации: Статья
УДК: 519.853.2
Язык публикации: английский
Образец цитирования: O. I. Kostyukova, T. V. Chemisova, “Linear semidefinite programming problems: regularisation and strong dual formulations”, Журн. Белорус. гос. ун-та. Матем. Инф., 3 (2020), 17–27
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{KosChe20}
\by O.~I.~Kostyukova, T.~V.~Chemisova
\paper Linear semidefinite programming problems: regularisation and strong dual formulations
\jour Журн. Белорус. гос. ун-та. Матем. Инф.
\yr 2020
\vol 3
\pages 17--27
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/bgumi72}
\crossref{https://doi.org/10.33581/2520-6508-2020-3-17-27}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/bgumi72
  • https://www.mathnet.ru/rus/bgumi/v3/p17
    • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Журнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:63
    PDF полного текста:25
    Список литературы:6
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024