用于低秩半定规划的障碍与罚函数法及其在桁架拓扑设计中的应用
最优化与控制
2021-05-19 v1 数值分析
数值分析
摘要
本文旨在求解具有低秩解的大规模稀疏线性半定规划（SDP）。我们提出在二阶 SDP 算法中使用预条件共轭梯度法，并引入一种充分利用低秩信息的新型高效预条件子。我们证明该预条件子是通用的，即它可高效地用于标准内点法以及新开发的原始-对偶罚函数法中。通过采用维度不断增长的桁架拓扑优化问题的数值实验，证明了其效率。
引用
@article{arxiv.2105.08529,
title = {Barrier and penalty methods for low-rank semidefinite programming with application to truss topology design},
author = {Soodeh Habibi and Arefeh Kavand and Michal Kocvara and Michael Stingl},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.08529},
year = {2021}
}