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(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.)

A relaxed constant positive linear dependence constraint qualification and applications

Texto completo
Autor(es):
Andreani, Roberto [1] ; Haeser, Gabriel [2] ; Laura Schuverdt, Maria [3] ; Silva, Paulo J. S. [4]
Número total de Autores: 4
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Estadual Campinas, Inst Math Stat & Sci Comp, Dept Appl Math, Campinas, SP - Brazil
[2] Univ Fed Sao Paulo, Inst Sci & Technol, Sao Jose Dos Campos, SP - Brazil
[3] Univ La Plata, FCE, Dept Math, CONICET, RA-1900 La Plata, Bs As - Argentina
[4] Univ Sao Paulo, Inst Math & Stat, Sao Paulo - Brazil
Número total de Afiliações: 4
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: MATHEMATICAL PROGRAMMING; v. 135, n. 1-2, p. 255-273, OCT 2012.
Citações Web of Science: 61
Resumo

In this work we introduce a relaxed version of the constant positive linear dependence constraint qualification (CPLD) that we call RCPLD. This development is inspired by a recent generalization of the constant rank constraint qualification by Minchenko and Stakhovski that was called RCRCQ. We show that RCPLD is enough to ensure the convergence of an augmented Lagrangian algorithm and that it asserts the validity of an error bound. We also provide proofs and counter-examples that show the relations of RCRCQ and RCPLD with other known constraint qualifications. In particular, RCPLD is strictly weaker than CPLD and RCRCQ, while still stronger than Abadie's constraint qualification. We also verify that the second order necessary optimality condition holds under RCRCQ. (AU)

Processo FAPESP: 06/53768-0 - Métodos computacionais de otimização
Beneficiário:José Mário Martinez Perez
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 09/09414-7 - Métodos de penalidade e condições de otimalidade
Beneficiário:Gabriel Haeser
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado