An exact nonsmooth penalty approach for a special class of linear programs
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Beitragende
Abstract
We study a linear programming problem whose number of constraints is much higher than the number of variables. Under some restrictions on the problem data, we show that the problem is equivalent to the maximization of a concave nonsmooth penalty function under nonnegativity constraints with a penalty parameter that can be easily determined. Moreover, after transforming the latter program into an unconstrained maximization problem, we suggest the use of supergradient algorithms with space transformation. By means of randomly generated test problems with a very large number of constraints, the viability and efficiency of this approach is demonstrated.
Details
Originalsprache | Englisch |
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Titel | 2023 5th International Conference on Problems of Cybernetics and Informatics (PCI) |
Erscheinungsort | Baku, Azerbaijan |
Herausgeber (Verlag) | IEEE Xplore |
Seitenumfang | 3 |
ISBN (elektronisch) | 979-8-3503-1906-4 |
Publikationsstatus | Veröffentlicht - 2023 |
Peer-Review-Status | Ja |
Konferenz
Titel | 5th International Conference on Problems of Cybernetics and Informatics |
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Kurztitel | PCI 2023 |
Veranstaltungsnummer | 5 |
Dauer | 28 - 30 August 2023 |
Bekanntheitsgrad | Internationale Veranstaltung |
Stadt | Baku |
Land | Aserbaidschan |
Externe IDs
Scopus | 85179882836 |
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Mendeley | 28c38bae-31cf-3ec9-b278-b66b8825b8f9 |
Schlagworte
DFG-Fachsystematik nach Fachkollegium
Fächergruppen, Lehr- und Forschungsbereiche, Fachgebiete nach Destatis
Ziele für nachhaltige Entwicklung
ASJC Scopus Sachgebiete
Schlagwörter
- GNU Octave, linear programming, nonsmooth penalty method, r-algorithm