【摘 要】
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求解一般的大规模稀疏线性规划问题的主流方法有单纯形法和内点法,通常内点法比单纯形法收敛要快得多。最流行的内点法是原始-对偶内点法,其得到的最优解是可行集的内部解（ε-近似最优解）,而非极点解。已有的各类求解器是在此解的基础上,利用Crossover方法（本文也称为两阶段Crossover方法）得到问题的极点解。然而一些大规模稀疏线性规划问题在Crossover方法上花的时间可能比原始-对偶内点法所
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求解一般的大规模稀疏线性规划问题的主流方法有单纯形法和内点法,通常内点法比单纯形法收敛要快得多。最流行的内点法是原始-对偶内点法,其得到的最优解是可行集的内部解（ε-近似最优解）,而非极点解。已有的各类求解器是在此解的基础上,利用Crossover方法（本文也称为两阶段Crossover方法）得到问题的极点解。然而一些大规模稀疏线性规划问题在Crossover方法上花的时间可能比原始-对偶内点法所花时间多得多。本文提出扰动Crossover方法,目的是为了减少两阶段Crossover方法的运行时间。初步的数值实验表明,扰动Crossover方法能够提高求解最优极点解的效率,并且得到的极点解具有更好的稀疏性。
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