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A NEW PRIMAL-DUAL INTERIOR POINT METHOD FOR LINEAR OPTIMIZATION
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  • A NEW PRIMAL-DUAL INTERIOR POINT METHOD FOR LINEAR OPTIMIZATION
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저자명
Cho. Gyeong-Mi
간행물명
Journal of the Korean society for industrial and applied mathematics
권/호정보
2009년|13권 1호|pp.41-53 (13 pages)
발행정보
한국산업응용수학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

A primal-dual interior point method(IPM) not only is the most efficient method for a computational point of view but also has polynomial complexity. Most of polynomialtime interior point methods(IPMs) are based on the logarithmic barrier functions. Peng et al.([14, 15]) and Roos et al.([3]-[9]) proposed new variants of IPMs based on kernel functions which are called self-regular and eligible functions, respectively. In this paper we define a new kernel function and propose a new IPM based on this kernel function which has $O(n^{frac{2}{3}}logfrac{n}{epsilon})$ and $O(sqrt{n}logfrac{n}{epsilon})$ iteration bounds for large-update and small-update methods, respectively.