HALO-LP：面向线性规划的同质全移位非内点法

HALO-LP 是一种结合同质自对偶嵌入、全移位非线性互补函数与近端原始-对偶正则化的线性规划非内点法，支持任意原始-对偶热启动而无需严格内点迭代。其牛顿方程可基于正定矩阵凝聚并用 Cholesky 分解高效求解，同质自对偶嵌入可通过 Farkas 证书检测原始与对偶不可行性。在 Netlib 测试集扰动实例上的数值评估显示其热启动性能优于对比求解器，并已在四足机器人质心行走与小跑的序列线性规划最优控制中得到验证。