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．
Using the SQP method, the generalized projection technique and the idea of strongly subfeasible direction method, this paper presents a new fast convergent algorithm with arbitrary starting point for inequality constrained optimization. At each iteraion, the algorithm solves only one quadratical programming, or uses the generalized projection to compute a 'first-order' strongly subfeasible descent auxiliary search direction; it utilizes a curve search and a straight search to yield the step size. Under milder hypotheses, the algorithm possesses global and strong convergence, superlinear and quadratical convergence. Some effective numerical tests are done.
出处
《数学物理学报（A辑）》
CSCD
北大核心
2001年第2期268-277,共10页
Acta Mathematica Scientia
基金
国家自然科学基金(19801009)
广西自然科学基金和广西"十百千人才工程"专项资金联合资助项目
