کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
1142110 | 957132 | 2015 | 5 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Convergence detection for optimization algorithms: Approximate-KKT stopping criterion when Lagrange multipliers are not available
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
ریاضیات گسسته و ترکیبات
پیش نمایش صفحه اول مقاله
![عکس صفحه اول مقاله: Convergence detection for optimization algorithms: Approximate-KKT stopping criterion when Lagrange multipliers are not available Convergence detection for optimization algorithms: Approximate-KKT stopping criterion when Lagrange multipliers are not available](/preview/png/1142110.png)
چکیده انگلیسی
In this paper we investigate how to efficiently apply Approximate-Karush–Kuhn–Tucker proximity measures as stopping criteria for optimization algorithms that do not generate approximations to Lagrange multipliers. We prove that the KKT error measurement tends to zero when approaching a solution and we develop a simple model to compute the KKT error measure requiring only the solution of a non-negative linear least squares problem. Our numerical experiments on a Genetic Algorithm show the efficiency of the strategy.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Operations Research Letters - Volume 43, Issue 5, September 2015, Pages 484–488
Journal: Operations Research Letters - Volume 43, Issue 5, September 2015, Pages 484–488
نویسندگان
Gabriel Haeser, Vinícius V. de Melo,