Busca avançada
Ano de início
Entree


Global Convergence of Algorithms Under Constant Rank Conditions for Nonlinear Second-Order Cone Programming

Texto completo
Autor(es):
Andreani, Roberto ; Haeser, Gabriel ; Mito, Leonardo M. ; Hector Ramirez, C. ; Silveira, Thiago P.
Número total de Autores: 5
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: JOURNAL OF OPTIMIZATION THEORY AND APPLICATIONS; v. 195, n. 1, p. 37-pg., 2022-06-27.
Resumo

In Andreani et al. (Weak notions of nondegeneracy in nonlinear semidefinite programming, 2020), the classical notion of nondegeneracy (or transversality) and Robinson's constraint qualification have been revisited in the context of nonlinear semidefinite programming exploiting the structure of the problem, namely its eigendecomposition. This allows formulating the conditions equivalently in terms of (positive) linear independence of significantly smaller sets of vectors. In this paper, we extend these ideas to the context of nonlinear second-order cone programming. For instance, for an m-dimensional second-order cone, instead of stating nondegeneracy at the vertex as the linear independence of m derivative vectors, we do it in terms of several statements of linear independence of 2 derivative vectors. This allows embedding the structure of the second-order cone into the formulation of nondegeneracy and, by extension, Robinson's constraint qualification as well. This point of view is shown to be crucial in defining significantly weaker constraint qualifications such as the constant rank constraint qualification and the constant positive linear dependence condition. Also, these conditions are shown to be sufficient for guaranteeing global convergence of several algorithms, while still implying metric subregularity and without requiring boundedness of the set of Lagrange multipliers. (AU)

Processo FAPESP: 17/12187-9 - Algoritmos de segunda-ordem em otimização não linear com propriedades fortes de otimalidade
Beneficiário:Thiago Parente da Silveira
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
Processo FAPESP: 18/24293-0 - Métodos computacionais de otimização
Beneficiário:Sandra Augusta Santos
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria
Beneficiário:Francisco Louzada Neto
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs
Processo FAPESP: 17/17840-2 - Estimativas de erro em otimização não linear
Beneficiário:Leonardo Makoto Mito
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
Processo FAPESP: 20/00130-5 - Condições de otimalidade de segunda ordem para programação não linear
Beneficiário:Thiago Parente da Silveira
Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
Processo FAPESP: 17/18308-2 - Condições de otimalidade e algoritmos de segunda-ordem
Beneficiário:Gabriel Haeser
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular