【摘 要】
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1引言对线性规划的内点算法,文[12]均使用正交投影矩阵,这就要求约束条件的系数矩阵行满秩,同时内点法要求迭代点始终为内点,在算法终止时所得到的点在理论上只能是一个近似
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1引言对线性规划的内点算法,文[12]均使用正交投影矩阵,这就要求约束条件的系数矩阵行满秩,同时内点法要求迭代点始终为内点,在算法终止时所得到的点在理论上只能是一个近似最优解.利用广义正交投影矩阵,我们获得了求解解线性规划的可行下降方向,这样不仅可以放宽系数矩阵行满秩的条件,而且得到的迭代点可以不是内点,因迭代过程穿过区域内部和区域的边界面的相对内部,在理论上确保了最优解为精确解,并证明该算法在有限步终止.
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