Busca avançada
Ano de início
Entree
(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

Fast convergence of an inexact interior point method for horizontal complementarity problems

Texto completo
Autor(es):
Arias, C. A. [1] ; Martinez, J. M. [2]
Número total de Autores: 2
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Valle, Dept Math, Cali - Colombia
[2] Univ Estadual Campinas, Dept Appl Math, Inst Math Stat & Sci Comp IMECC, BR-13083859 Campinas, SP - Brazil
Número total de Afiliações: 2
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: NUMERICAL ALGORITHMS; v. 79, n. 4, p. 1187-1210, DEC 2018.
Citações Web of Science: 0
Resumo

In Andreani et al. (Numer. Algorithms 57:457-485, 2011), an interior point method for the horizontal nonlinear complementarity problem was introduced. This method was based on inexact Newton directions and safeguarding projected gradient iterations. Global convergence, in the sense that every cluster point is stationary, was proved in Andreani et al. (Numer. Algorithms 57:457-485, 2011). In Andreani et al. (Eur. J. Oper. Res. 249:41-54, 2016), local fast convergence was proved for the underdetermined problem in the case that the Newtonian directions are computed exactly. In the present paper, it will be proved that the method introduced in Andreani et al. (Numer. Algorithms 57:457-485, 2011) enjoys fast (linear, superlinear, or quadratic) convergence in the case of truly inexact Newton computations. Some numerical experiments will illustrate the accuracy of the convergence theory. (AU)

Processo FAPESP: 13/03447-6 - Estruturas combinatórias, otimização e algoritmos em Teoria da Computação
Beneficiário:Carlos Eduardo Ferreira
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 10/10133-0 - Problemas de corte, empacotamento, dimensionamento de lotes e programação da produção, e suas integrações em contextos industriais e logísticos
Beneficiário:Reinaldo Morabito Neto
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 13/05475-7 - Métodos computacionais de otimização
Beneficiário:Sandra Augusta Santos
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria
Beneficiário:José Alberto Cuminato
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs
Processo FAPESP: 14/18711-3 - Modelagem matemática de sistemas e decisões
Beneficiário:José Mário Martinez Perez
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Pesquisador Visitante - Internacional