This paper concerns with iterative methods for large quadratic programming problems and related linear complementarity problems.
There have been numerous works done for large scale quadratic programming problems with simple upperbounds. This work extended the available results in two directions.
First, an algorithm is suggested to handle quadratic programs with block angular constraints rather than simple upper bounds. Convergence is also investigated.
Second part of this work has developed an algorithm which can handle linear complementarity problems of the form obtained from upperbounded quadratic programs, but without symmetry assumption. This algorithm is not entirely new, but its convergence is newly investigated along the line of Ahn's work. Simple examples along with computational experience is presented to illustrate the proposed method.
본 논문은 규모가 큰 선형 보완 문제와 2차 계획문제를 위한 축차적 기법에 관하여 고찰하였다.
2차 계획 문제의 Kuhn-Tucker 최적 조건은 선형보완문제로 표시될수 있다. 본 논문에서는 상한 영역을 갖는 2차 계획 문제를 중점적으로 고찰하였다.
첫째로는, 2차 계획 문제에 있어서의 상한 영역을 block diagonal 의 형태를 취하는 조건식으로 확장하여 이에 대한 축차적 기법을 제시 하였으며,
둘째로는, 상한 영역을 갖는 2차 계획과 대등한 선형 보완 문제에서 행렬이 대칭인 조건을 비대칭으로 확산하여 (이러한 경우의 선형 보완 문제는 2차계획 문제와 대등하지 않게 된다) 이에 대한 축차적 기법을 제시하였다. 이 경우의 축차적 기법은 Mangasarian 에 의해 행해진 것과 비슷하나 수렴 조건들은 Ahn 에 의해 개발된 조건들을 따른다.
