1) predictor-corrector interior-point algorithm
预估校正内点算法
1.
This paper presents a polynomial predictor-corrector interior-point algorithm for linear programming with box constraints.
本文研究带线性约束的框式线性规划问题,给出了一个预估校正内点算法,分析了该算法的多项式计算复杂性,并证明其迭代复杂度为Ο(nL)。
2) predictor corrector interior point method
预估校正内点法
1.
A predictor corrector interior point method for solving linearly constrained convex programming is proposed.
提出一个求解线性约束凸规划问题的预估校正内点法 ,方法对初始迭代点的可行性没有任何要求 ,并证明了所给方法等价于 1阶扰动复合牛顿法 ,且给出了一些数值试验结果 。
3) Predictor-corrector algorithm
预估校正算法
1.
With constructing a predictor-corrector algorithm for tracing combined interior homotopy,we can obtain an ε-solution of the problem,ε>0.
本文针对线性规划问题提出了一个新的内点方法———组合同伦内点方法,并采用预估校正算法来跟踪组合同伦路径从而得到问题的ε-解。
4) predictor-corrector algorithm
预估-校正算法
1.
A wide-neighborhood predictor-corrector algorithm for convex quadratic programming;
凸二次规划的一种宽邻域预估-校正算法
2.
Then,dynamics analysis of the fractional Chen\'s system is carried out numerically via bifurcation analysis based on the modified predictor-corrector algorithm for fractional ODEs.
首先依照分数阶非线性系统出现混沌的必要条件,分析了分数阶Chen系统出现混沌现象的阶次范围;之后,基于分数阶微积分的预估-校正算法,对该类系统进行了动力学行为的数值仿真研究。
5) predictor-corrector interior point method
预测-校正内点法
1.
A new method,which combines the adaptive immune algorithm(AIA) with predictor-corrector interior point method,was presented for the reactive power optimization of power system.
针对电力系统无功优化问题,将自适应免疫算法(adaptive immune algorithm,AIA)和预测-校正内点法相结合,提出了一种新的混合优化算法。
2.
Based on predictor-corrector interior point method (PCIPM) and improved genetic algorithm (IGA), a combination strategy for reactive power optimization is proposed, which divides reactive power optimization problem into two sub-problems, i.
提出了一种求解无功优化问题的组合策略,该策略将无功优化问题分解为连续优化和离散优化2个子问题,分别用预测-校正内点法和改进遗传算法进行求解。
6) predictor-correct interior point method
预校正内点法
1.
Basing on the optimality conditions of LP problem,the inverse problem of LP is transformed into a quadratic programming only with nonnegative constraints and the predictor-correct interior point method which has quadratic convergence is used to solve it.
基于线性规划问题的最优性条件 ,将一般线性规划逆问题转化为仅带有变量非负约束的凸二次规划问题 ,并利用具有二阶收敛性的预校正内点法求解 ,数值试验显示出算法的有效性 。
补充资料：不动点算法
又称固定点算法。所谓不动点，是指将一个给定的区域A,经某种变换??(x),映射到A时,使得x=??(x)成立的那种点。最早出现的不动点理论是布劳威尔定理(1912)：设A为Rn中的一紧致凸集, ??为将A映射到A的一连续函数，则在A中至少存在一点x，使得x=??（x）。其后，角谷静夫于1941年将此定理推广到点到集映射上去。设对每一x∈A ，??(x)为A的一子集。若??(x)具有性质：对A上的任一收敛序列xi→x0，若 yi∈??(xi)且yi→y0，则有y0∈??(x0),如此的??(x)称为在A上半连续，角谷静夫定理：设A为Rn中的一紧致凸集，对于任何x∈A，若??(x)为A的一非空凸集，且??(x)在A上为上半连续，则必存在x∈A,使x∈??(x)。J.P.绍德尔和J.勒雷又将布劳威尔定理推广到巴拿赫空间。
不动点定理在代数方程、微分方程、积分方程、数理经济学等学科中皆有广泛的应用。例如，关于代数方程的基本定理，要证明??(x)=0必有一根，只须证明在适当大的圆│x│≤R 内函数??(x)+x有一不动点即可；在运筹学中，不动点定理的用途至少有二：一为对策论中用来证明非合作对策的平衡点的存在和求出平衡点；一为数学规划中用来寻求数学规划的最优解。对于一个给定的凸规划问题：min{??(x)│gi(x)≤0，i=1,2,...,m}，在此,??和g1,g2,...,gm皆为Rn中的凸函数。通过适当定义一个函数φ,可以证明：若上述问题的可行区域非空，则φ的不动点即为该问题的解。
在1964年以前，所有不动点定理的证明都是存在性的证明，即只证明有此种点存在。1964年，C.E.莱姆基和 J.T.Jr.豪森对双矩阵对策的平衡点提出了一个构造性证明。1967年，H.斯卡夫将此证法应用到数学规划中去。其后，不动点定理的构造性证明有了大的发展和改进。
H.斯卡夫的证明是基于一种所谓本原集，后来的各种发展皆基于某种意义下的三角剖分。现以n 维单纯形Sn为例来说明这一概念，在此,。对每一i, 将区间0≤xi≤1依次分为m1,m2...等分，m12<...,mi→,是给定的一列正整数。对于固定的i,过分点依次作平行于xi=0的平面。 这些平面将Sn分成若干同样大小的n维三角形。它们的全体作成的集 Gi,称为Sn的一三角剖分。设??(x)为 Sn→Sn的一连续函数，x＝(x1,x2,...,xn+1),??（x）=（??1（x），??2（x），...，??n+1（x））。定义。由于??(x)和x皆在Sn上,若有则显然有??(x)=x,即x为??(x)的一不动点。
对每一点y∈Sn赋与标号l(y)=k=min{j│y∈Cj,且yj>0}。由著名的施佩纳引理,在Gi中必存在一三角形σi，它的n+1个顶点yi(k)的标号分别为k(k=1,2,...,n+1)于是可得一列正数ij(j→),使得(k)→yk,k=1,2,...,n+1。根据σi的作法，当ij→时,收敛成一个点x。故yk=x,k=1,2,...,n+1。因 (k)的标号为k,故yk∈Ck,因而即x为所求的不动点。因此,求??(x):Sn→Sn 的不动点问题就化为求 σi(i=1,2,...) 的问题。为了计算上的效果，除了上述的标号法之外，还有标准整数标号法、向量标号法等等。关于如何求σi，有变维算法、三明治法、同伦算法、变维重始法等等，通过适当定义,可将上之Sn改为Rn或Rn中之一凸集。求一凸函数在一凸集上的极值问题也可化为求不动点问题。一般说来，这条途径适用于维数不高但问题中出现的函数较为复杂的情况。
参考书目
A.J.J.TalmanVariable Dimension Fixed Point Algorithms and Triangulations, Mathematisch Centrum, Amsterdam, 1980.
不动点定理在代数方程、微分方程、积分方程、数理经济学等学科中皆有广泛的应用。例如，关于代数方程的基本定理，要证明??(x)=0必有一根，只须证明在适当大的圆│x│≤R 内函数??(x)+x有一不动点即可；在运筹学中，不动点定理的用途至少有二：一为对策论中用来证明非合作对策的平衡点的存在和求出平衡点；一为数学规划中用来寻求数学规划的最优解。对于一个给定的凸规划问题：min{??(x)│gi(x)≤0，i=1,2,...,m}，在此,??和g1,g2,...,gm皆为Rn中的凸函数。通过适当定义一个函数φ,可以证明：若上述问题的可行区域非空，则φ的不动点即为该问题的解。
在1964年以前，所有不动点定理的证明都是存在性的证明，即只证明有此种点存在。1964年，C.E.莱姆基和 J.T.Jr.豪森对双矩阵对策的平衡点提出了一个构造性证明。1967年，H.斯卡夫将此证法应用到数学规划中去。其后，不动点定理的构造性证明有了大的发展和改进。
H.斯卡夫的证明是基于一种所谓本原集，后来的各种发展皆基于某种意义下的三角剖分。现以n 维单纯形Sn为例来说明这一概念，在此,。对每一i, 将区间0≤xi≤1依次分为m1,m2...等分，m1
对每一点y∈Sn赋与标号l(y)=k=min{j│y∈Cj,且yj>0}。由著名的施佩纳引理,在Gi中必存在一三角形σi，它的n+1个顶点yi(k)的标号分别为k(k=1,2,...,n+1)于是可得一列正数ij(j→),使得(k)→yk,k=1,2,...,n+1。根据σi的作法，当ij→时,收敛成一个点x。故yk=x,k=1,2,...,n+1。因 (k)的标号为k,故yk∈Ck,因而即x为所求的不动点。因此,求??(x):Sn→Sn 的不动点问题就化为求 σi(i=1,2,...) 的问题。为了计算上的效果，除了上述的标号法之外，还有标准整数标号法、向量标号法等等。关于如何求σi，有变维算法、三明治法、同伦算法、变维重始法等等，通过适当定义,可将上之Sn改为Rn或Rn中之一凸集。求一凸函数在一凸集上的极值问题也可化为求不动点问题。一般说来，这条途径适用于维数不高但问题中出现的函数较为复杂的情况。
参考书目
A.J.J.TalmanVariable Dimension Fixed Point Algorithms and Triangulations, Mathematisch Centrum, Amsterdam, 1980.
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
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