An inexact projected gradient method with rounding and lifting by nonlinear programming for solving rank-one semidefinite relaxation of polynomial optimization

We consider solving high-order and tight semidefinite programming (SDP) relaxations of nonconvex polynomial optimization problems (POPs) that often admit degenerate rank-one optimal solutions. Instead of solving the SDP alone, we propose a new algorithmic framework that blends local search using the...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Mathematical programming Jg. 201; H. 1-2; S. 409 - 472
Hauptverfasser: Yang, Heng, Liang, Ling, Carlone, Luca, Toh, Kim-Chuan
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Berlin/Heidelberg Springer Berlin Heidelberg 01.09.2023
Springer
Schlagworte:
ISSN:0025-5610, 1436-4646
Online-Zugang:Volltext
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