Esta pregunta trata sobre problemas de programación cuadrática con restricciones de caja (box-QP), es decir, problemas de optimización de la forma
- minimizar sujeto a .
Si fuera semi-definido positivo, entonces todo sería agradable, convexo y fácil, y podríamos resolver el problema en tiempo polinómico.
Por otro lado, si tuviéramos la restricción de integralidad , podríamos resolver fácilmente el problema en el tiempo O (2 ^ n \ cdot \ mathrm {poly} (n )) por fuerza bruta. A los fines de esta pregunta, esto es razonablemente rápido.
Pero, ¿qué pasa con el caso continuo no convexo? ¿Cuál es el algoritmo más rápido conocido para los box-QP generales?
Por ejemplo, ¿podemos resolver esto en un tiempo moderadamente exponencial, por ejemplo, , o la complejidad del peor de los algoritmos más conocidos es algo mucho peor?
Antecedentes: tengo algunos QP de caja bastante pequeños que realmente me gustaría resolver, y me sorprendió un poco ver cuán mal funcionan algunos paquetes de software comercial, incluso para valores muy pequeños de . Empecé a preguntarme si hay una explicación TCS para esta observación.