【摘 要】
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本文讨论了一种信赖域SQP滤子方法的局部收敛性.滤子方法也会遇到Maratos效应,尽管完全牛顿步可能是一个超线性收敛收敛步,但是当迭代点充分靠近原问题的严格局部解时,完全牛
【机 构】
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同济大学应用数学系,上海,200092
【出 处】
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第八届中国青年运筹信息管理学者大会
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本文讨论了一种信赖域SQP滤子方法的局部收敛性.滤子方法也会遇到Maratos效应,尽管完全牛顿步可能是一个超线性收敛收敛步,但是当迭代点充分靠近原问题的严格局部解时,完全牛顿步可能会使目标函数值和约束违反度都上升,从而不被滤子接受,于是就破坏了算法的收敛性.在本文的算法中,对[7]中的信赖域SQP滤子方法进行了修改:如果完全步不被接受,就通过对它进行一个二阶校正(SOC)来减小它的不可行性.
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