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AN ELIGIBLE PRIMAL-DUAL INTERIOR-POINT METHOD FOR LINEAR OPTIMIZATION
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  • AN ELIGIBLE PRIMAL-DUAL INTERIOR-POINT METHOD FOR LINEAR OPTIMIZATION
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저자명
Cho. Gyeong-Mi,Lee. Yong-Hoon
간행물명
East Asian mathematical journal
권/호정보
2013년|29권 3호|pp.279-292 (14 pages)
발행정보
영남수학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

It is well known that each kernel function defines a primal-dual interior-point method(IPM). Most of polynomial-time interior-point algorithms for linear optimization(LO) are based on the logarithmic kernel function([2, 11]). In this paper we define a new eligible kernel function and propose a new search direction and proximity function based on this function for LO problems. We show that the new algorithm has ${mathcal{O}}((log;p){sqrt{n}};log;n;log;{frac{n}{epsilon}})$ and ${mathcal{O}}((q;log;p)^{frac{3}{2}}{sqrt{n}};log;{frac{n}{epsilon}})$ iteration bound for large- and small-update methods, respectively. These are currently the best known complexity results.