GPUアクセラレートされた逐次二次計画法

非線形最適化問題はすべての産業で発生します。最適化ソルバーの加速は望ましいです。大規模な問題のために内部点法を加速するための努力がなされてきました。しかし、使用される内部点アルゴリズムは多くの関数評価を必要とするため、アルゴリズムの加速はあまり有益ではなくなります。我々は、関数評価を最小限に抑えることを特徴とする逐次二次計画法をGPU上で加速する方法を紹介します。