简约空间内点法的投影梯度可行性恢复

内点法作为一种高效的非线性规划算法,其简约空间算法实现尤其适于求解过程系统工程中的高维、低自由度优化问题,从而算法只需要在决策变量的低维空间寻求最优解,并且求解性能不依赖于模型的精确二阶导数信息,这对难以获得二阶导数或者二阶导数计算代价很大的复杂系统优化极为重要。为了保障简约空间内点法的全局收敛性,本文提出了与内点法共享空间分解结构的投影梯度可行性恢复算法。该算法结合了信赖域与线性搜索方法的优点,能够有效促进内点法的全局收敛。通过求解经典文献及CUTE/COPS算例库中的优化问题验证了本文提出算法的有效性。