On the use of Jordan Algebras for improving global convergence of an Augmented Lagrangian method in nonlinear semidefinite programming (2021)
- Authors:
- Autor USP: HAESER, GABRIEL - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1007/s10589-021-00281-8
- Subjects: PROGRAMAÇÃO NÃO LINEAR; PROGRAMAÇÃO MATEMÁTICA; MÉTODOS NUMÉRICOS
- Keywords: Nonlinear semidefnite programming; Symmetric cones; Optimality conditions; Constraint qualifcations; Augmented Lagrangian method
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Computational Optimization and Applications
- ISSN: 0926-6003
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 79, p. 633-648, 2021
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
ANDREANI, Roberto et al. On the use of Jordan Algebras for improving global convergence of an Augmented Lagrangian method in nonlinear semidefinite programming. Computational Optimization and Applications, v. 79, p. 633-648, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10589-021-00281-8. Acesso em: 09 fev. 2026. -
APA
Andreani, R., Fukuda, E. H., Haeser, G., Santos, D. O., & Secchin, L. D. (2021). On the use of Jordan Algebras for improving global convergence of an Augmented Lagrangian method in nonlinear semidefinite programming. Computational Optimization and Applications, 79, 633-648. doi:10.1007/s10589-021-00281-8 -
NLM
Andreani R, Fukuda EH, Haeser G, Santos DO, Secchin LD. On the use of Jordan Algebras for improving global convergence of an Augmented Lagrangian method in nonlinear semidefinite programming [Internet]. Computational Optimization and Applications. 2021 ; 79 633-648.[citado 2026 fev. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10589-021-00281-8 -
Vancouver
Andreani R, Fukuda EH, Haeser G, Santos DO, Secchin LD. On the use of Jordan Algebras for improving global convergence of an Augmented Lagrangian method in nonlinear semidefinite programming [Internet]. Computational Optimization and Applications. 2021 ; 79 633-648.[citado 2026 fev. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10589-021-00281-8 - Posto constante para cones de segunda-ordem
- Condições de otimalidade e algoritmos em otimização não linear
- On a conjecture in second-order optimality conditions
- Primal-dual relationship between Levenberg–Marquardt and central trajectories for linearly constrained convex optimization
- Convergence detection for optimization algorithms: approximate-KKT stopping criterion when Lagrange multipliers are not available
- A flexible inexact-restoration method for constrained optimization
- Semismooth Newton method for projection equations [resumo]
- Constraint qualifications for Karush–Kuhn–Tucker conditions in multiobjective optimization
- On theory and practice of augmented Lagrangian methods
- Weak notions of nondegeneracy in nonlinear semidefinite programming [abstract]
Informações sobre o DOI: 10.1007/s10589-021-00281-8 (Fonte: oaDOI API)
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