1. Exploiting Constant Trace Property in Large-scale Polynomial Optimization
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Ngoc Hoang Anh Mai, J. B. Lasserre, Victor Magron, Jie Wang, Équipe Méthodes et Algorithmes en Commande (LAAS-MAC), Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes (LAAS), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT), Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219 (IMT), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Equipe Polynomial OPtimization (LAAS-POP), ANR-19-P3IA-0004,ANITI,Artificial and Natural Intelligence Toulouse Institute(2019), ANR-18-ERC2-0004,COPS,Optimisation garantie pour la vérification des systèmes cyber-physiques(2018), European Project: 813211,H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions (Main Programme), H2020-EU.1.3.1. - Fostering new skills by means of excellent initial training of researchers ,10.3030/813211,POEMA(2019), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and European Project: 813211,H2020,POEMA(2019)
- Subjects
Optimization and Control (math.OC) ,Applied Mathematics ,FOS: Mathematics ,MathematicsofComputing_NUMERICALANALYSIS ,[MATH.MATH-OC]Mathematics [math]/Optimization and Control [math.OC] ,Mathematics - Optimization and Control ,Software - Abstract
We prove that every semidefinite moment relaxation of a polynomial optimization problem (POP) with a ball constraint can be reformulated as a semidefinite program involving a matrix with constant trace property (CTP). As a result such moment relaxations can be solved efficiently by first-order methods that exploit CTP, e.g., the conditional gradient-based augmented Lagrangian method. We also extend this CTP-exploiting framework to large-scale POPs with different sparsity structures. The efficiency and scalability of our framework are illustrated on second-order moment relaxations for various randomly generated quadratically constrained quadratic programs., 43 pages, 6 algorithms, 23 tables
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- 2022
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