NLP解作为ODE轨迹的渐近值
系统与控制
2015-01-19 v1
摘要
本文表明，一般可微约束优化问题的解可视为一组常微分方程(Ordinary Differential Equations, ODE)轨迹的渐近解。与优化问题相关联的 ODE 的构造基于精确罚函数公式，其中权重参数的动态与决策变量的动态相协调，从而无需求解一系列优化问题，而是只需使用现有高效方法求解单一 ODE。为阐明结果给出了示例。这包括求解组合优化问题的一种新颖系统方法，以及利用模拟电路快速计算一类优化问题，从而得到快速、并行且高度可扩展的解。
引用
@article{arxiv.1501.04056,
title = {NLP Solutions as Asymptotic Values of ODE Trajectories},
author = {Mazen Alamir},
journal= {arXiv preprint arXiv:1501.04056},
year = {2015}
}