约束优化一个结合积极集识别的强收敛模松弛SQP算法(英文)

本文考虑了非线性不等式约束优化问题的求解问题,并结合模松弛SQP方法、强次可行方向法和积极集识别技术,提出了一个SQP算法.该算法在每一次迭代中,模松弛QP子问题的约束函数个数只决定于相应的识别集.不引进罚参数线搜索便可将阶段I(初始化)和阶段II(最优化)统一起来.在MFCQ条件下,得到算法的全局收敛性,若满足二阶充分条件,则算法具有强收敛性,且识别集能精确识别积极约束集.最后,我们给出了初步的数值结果.

约束优化一个结合工作集技术的模松弛SQP算法(英文)

结合模松弛SQP方法、可行方向法和工作集技术,提出了一个求解非线性不等式约束优化的SQP算法。在每一次迭代,模松弛QP子问题的约束函数个数只决定于相应的工作集。在MFCQ条件下,得到算法的全局收敛性。最后,给出了初步的数值结果。