Un algorithme de point intérieur efficace pour la programmation quadratique convexe basé sur une nouvelle fonction noyau

Abstract

Dans ce mémoire, nous présentons une méthode de points intérieurs réalisable de trajectoire centrale de type primal-dual à grand pas pour résoudre des problèmes de programmation quadratique convexe. Pour calculer les directions de Newton, nous avons introduit une nouvelle fonction noyau paramétrée. Une étude numérique et algorithmique détaillée est réalisée, suivie par des tests numériques sur quelques exemples pour évaluer notre algorithme. ========================================================================================== In this dissertation, we present a feasible large step primal-dual path-following interior-point method for solving convex quadratic programming problems. To calculate Newton's directions, we introduced a new parameterized kernel function. A detailed numerical and algorithmic study is carried out, followed by numerical tests on a few examples to evaluate our algorithm.