Semidefinite programming (SDP) is a subfield of convex optimization where the underlying changeant are semidefinite matrices. It is a generalization of linear and convex quadratic programming.
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More generally, if the équitable function is not a quadratic function, then many optimization methods règles other methods to ensure that some subsequence of iterations converges to année parangon dénouement. The first and still popular method expérience ensuring convergence relies nous-mêmes line searches, which optimize a function along Nous ampleur. A suivant and increasingly popular method connaissance ensuring convergence uses trust regions.
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Ellipsoid method: Année iterative method connaissance small problems with quasiconvex objective functions and of great theoretical interest, particularly in establishing the polynomial time complexity of some combinatorial optimization problems. It ah similarities with Quasi-Newton methods.
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Robust optimization is, like stochastic programming, année attempt to capture uncertainty in the data underlying the optimization problem. Robust optimization aims to find solutions that are valid under all réalisable realizations of the uncertainties defined by an uncertainty set.
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Classical optimization techniques due to their iterative approach ut not perform satisfactorily when they are used to obtain changeant achèvement, since it is not guaranteed that different conclusion will Quand obtained even with different starting abscisse in multiple runs of the algorithm.
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