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Journal of Applied Mathematics and Computing

Erschienen in:

01.06.2015 | Original Research

Analysis of smoothing-type algorithms for the convex second-order cone programming

verfasst von: Li Dong, Hongqin Wang

Erschienen in: Journal of Applied Mathematics and Computing | Ausgabe 1-2/2015

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Abstract

There recently has been much interest in smoothing-type algorithms for solving the linear second-order cone programming (LSOCP). We extend such method to solve the convex second-order cone programming (CSOCP), which is an extension of the LSOCP. In this paper, we first propose a new smoothing function. Based on this function, we establish a smoothing Newton algorithm for solving the CSOCP and prove that the algorithm is globally and locally quadratically convergent under suitable assumptions. For the established algorithm, we use a generalized Armijo-type search rule to generate the step size. Some numerical results are reported which indicate the effectiveness of our algorithm.

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Titel: Analysis of smoothing-type algorithms for the convex second-order cone programming
verfasst von: Li Dong
Hongqin Wang
Publikationsdatum: 01.06.2015
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in: Journal of Applied Mathematics and Computing / Ausgabe 1-2/2015
Print ISSN: 1598-5865
Elektronische ISSN: 1865-2085
DOI: https://doi.org/10.1007/s12190-014-0797-y

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