Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoArticolo in rivista
TitoloReduced Vertex Set Results for Interval Semidefinite Optimization Problems
Anno di pubblicazione2008
Formato
  • Elettronico
  • Cartaceo
Autore/iG. Calafiore, F. Dabbene
Affiliazioni autoriG. Calafiore : Dipartimento di Automatica e Informatica Politecnico di Torino F. Dabbene : CNR-IEIIT
Autori CNR e affiliazioni
  • GIUSEPPE CALAFIORE
  • FABRIZIO DABBENE VQR
Lingua/e
  • inglese
AbstractIn this paper we propose a reduced vertex result for the robust solution of uncertain semidefinite optimization problems subject to interval uncertainty. If the number of decision variables is m and the size of the coefficient matrices in the linear matrix inequality constraints is nxn, a direct vertex approach would require satisfaction of 2(n(m+1)(n+1)/2) vertex constraints: a huge number, even for small values of n and m. The conditions derived here are instead based on the introduction of m slack variables and a subset of vertex coefficient matrices of cardinality 2(n-1), thus reducing the problem to a practically manageable size, at least for small n. A similar size reduction is also obtained for a class of problems with affinely dependent interval uncertainty.
Lingua abstractinglese
Altro abstract-
Lingua altro abstract-
Pagine da17
Pagine a33
Pagine totali-
RivistaJournal of optimization theory and applications
Attiva dal 1967
Editore: Plenum Pub. Corp. - New York,
Paese di pubblicazione: Stati Uniti d'America
Lingua: inglese
ISSN: 0022-3239
Titolo chiave: Journal of optimization theory and applications
Titolo proprio: Journal of optimization theory and applications.
Titolo abbreviato: J. optim. theory appl.
Numero volume della rivista139
Fascicolo della rivista1
DOI10.1007/s10957-008-9423-1
Verificato da refereeSì: Internazionale
Stato della pubblicazione-
Indicizzazione (in banche dati controllate)
  • ISI Web of Science (WOS) (Codice:000258961600002)
Parole chiavesemidefinite optimization; robustness; linear matrix inequalities; uncertainty
Link (URL, URI)-
Titolo parallelo-
Data di accettazione-
Note/Altre informazioni-
Strutture CNR
  • IEIIT — Istituto di elettronica e di ingegneria dell'informazione e delle telecomunicazioni
Moduli CNR
    Progetti Europei-
    Allegati
    • Published paper

    Dati storici
    I dati storici non sono modificabili, sono stati ereditati da altri sistemi (es. Gestione Istituti, PUMA, ...) e hanno solo valore storico.
    Area disciplinareAI, Robotics & Automatic Control
    Rivista ISIJOURNAL OF OPTIMIZATION THEORY AND APPLICATIONS [58894J0]