Innere-Punkte-Verfahren mit Redundanzerkennung fr die Quadratische Optimierung

Name: Innere-Punkte-Verfahren mit Redundanzerkennung fr die Quadratische Optimierung
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Die mathematische Modellformulierung aktueller, praxisrelevanter Entscheidungsprobleme resultiert schnell in quadratischen Optimierungsproblemen mit einigen tausend entscheidungsrelevanten Variablen und linearen Nebenbedingungen. Derzeitige Lsungsverfahren beziehen alle gegebenen Nebenbedingungen zur Lsungsbestimmung mit ein und verarbeiten so regelmig berflssige Informationen. Fr die Beschreibung und Bestimmung des Optimums gengt allerdings die Betrachtung einer Teilmenge der Nebenbedingungen. Philipp Schade stellt Kriterien fr quadratische Optimierungsprobleme vor, die es erlauben, berflssige Nebenbedingungen frhzeitig zu identifizieren. Er integriert diese Kriterien in eine Klasse fhrender Lsungsverfahren und stellt damit ein modifiziertes Innere-Punkte-Verfahren vor. Der Autor eliminiert berflssige Nebenbedingungen und reduziert sukzessiv die Problemgre, die Iterationszahl und die Lsungszeit bis zum Auffinden einer optimalen Lsung. Dabei veranschaulicht er die Besonderheiten fr den Begriff des Zentralen Pfades.

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