面向 Box-QP 的时间认证预测-校正 IPM 算法

在实际时间优化控制应用中，如模型预测控制 (MPC)，最小化优化算法的最坏情况执行时间和平均执行时间同样至关重要。大多数 MPC 求解器必须在经认证的最坏情况执行时间和实际平均执行时间之间进行权衡。例如，我们之前的工作 [1] 提出了一种全牛顿路径跟随内点法 (IPM)，具有数据无关、简单计算和准确的 $O(\sqrt{n})$ 迭代复杂度，但不如启发式 Mehrotra 预测-校正 IPM 算法高效（后者牺牲了全局收敛性）。本文提出一种新的预测-校正 IPM 算法，保持相同的认证 $O(\sqrt{n})$ 迭代复杂度，同时实现对 [1] 的 $5\times$ 加速。我们提供数值实验和代码，以验证这些结果。