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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

25. Convex Programming

verfasst von : Robert J. Vanderbei

Erschienen in: Linear Programming

Verlag: Springer US

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Abstract

In the last chapter, we saw that small modifications to the primal–dual interior-point algorithm allow it to be applied to quadratic programming problems as long as the quadratic objective function is convex. In this chapter, we shall go further and allow the objective function to be a general (smooth) convex function. In addition, we shall allow the feasible region to be any convex set given by a finite collection of convex inequalities.

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Literatur
den Hertog, D. (1994). Interior point approach to linear, quadratic, and convex programming. Dordrecht: Kluwer.CrossRef
Fiacco, A., and McCormick, G. (1968). Nonlinear programming: Sequential unconstrained minimization techniques. McLean: Research Analysis Corporation. Republished in 1990 by SIAM, Philadelphia.
Nesterov, Y., and Nemirovsky, A. (1993). Interior point polynomial methods in convex programming: Theory and algorithms. Philadelphia: SIAM.
Metadaten
Titel
Convex Programming
verfasst von
Robert J. Vanderbei
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer US
Buch
Linear Programming

Print ISBN: 978-1-4614-7629-0

Electronic ISBN: 978-1-4614-7630-6

Copyright-Jahr: 2014

DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4614-7630-6_25

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