Метод внутренней точки

[IBM]

Коллеги, помогите, пожалуйста, советом.
Решаем линейную оптимизационную задачу. Реализовали программно один из вариантов метода внутренней точки, наблюдаем такую картину:
1) "маленькая" размерность (~500 переменных): на первом же шаге приходим в область (невязка ограничений = 0), функционал убывает, за ~20 итераций сходимся к решению.

2) размерность "средняя" (~700 переменных): невязка ограничений после первого шага большая, функционал растет, но невязка уменьшается, как только приходим в область, функционал начинает падать (как и положено) и медленно, но сходимся к решению.

3) Размерность "большая" (10000 переменных): невязка большая, уменьшается страшно медленно.

Вопрос: мы как-то неверно выбираем шаг? Или это нормальное поведение метода?

Спасибо.

[Vassil]

Как одно начало: может быть по линку:

Weisstein, Eric W. "Interior Point Method." From MathWorld--A Wolfram Web Resource. http://mathworld.wolfram.com/InteriorPointMethod.html

найдете материал для сравнительного анализа с Вашей реализацией, который поможет?

[IBM]

Спасибо, попробуем.
Gondzio мы читали и как раз использовали как отправную точку.
Почему-то скорость сходимости очень маленькая. Либо что-то не так делаем, либо задача такая. Будем читать.

[Nt]

Прежде чем ответить на ваш вопрос, хорошо бы тексты программы посмотреть.
А то почему задача плохо сходится? Странно даже слушать такую постановку вопроса.