HALO-LP：可热启动的线性规划非内点法

Jose Rojas、Ana Aguilar、Eusebio Bugarin 提出线性规划求解方法 HALO-LP，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，支持任意原始-对偶热启动，无需严格内点迭代。作者称，在 Netlib 测试集扰动实例上的数值评估中，其热启动性能优于对比求解器；同质自对偶嵌入可通过 Farkas 证书检测原始与对偶不可行性。 作者还在解析刻画的问题上验证了最优性与不可行性检测，并以序列线性规划最优控制演示 HALO-LP 用于四足机器人质心行走与小跑。该工作为 arXiv 预印本，尚未经同行评议，上述性能与机器人应用均为作者自述结果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。