摘要:
利用SQP方法、广义投影技术和强次可行方(向)法思想,建立不等式约束优化一个新的初始点任意的快速收敛算法. 算法每次迭代仅需解一个总存在可行解的二次子规划,或用广义投影计算“一阶”强次可行下降辅助搜索方向;采用曲线搜索与直线搜索相结合的方法产生步长. 在较温和的条件下,算法具有全局收敛性、强收敛性、超线性与二次收敛性. 给出了算法有效的数值试验.
中图分类号:
简金宝. 不等式约束最优化超线性与二次收敛的强次可行SQP算法[J]. 数学物理学报, 2001, 21(2): 268-277.
JIAN Jin-Bao. A Superlinearly and Quadratically Convergent SQP Algorithm For Inequality Constrained Optimization[J]. Acta mathematica scientia,Series A, 2001, 21(2): 268-277.