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本文在已有SQP方法的基础上进行改进,提出了一个处理非线性不等式约束优化问题的新算法.该方法每次迭代只需求解一个规模较小的二次子规划,且能产生克服Maratos效应的显式的搜索方向.在适当的条件下,证明了算法具有全局收敛及超线性收敛性.
不等式约束优化问题一个超线性收敛的SQP方法
【摘 要】
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本文在已有SQP方法的基础上进行改进,提出了一个处理非线性不等式约束优化问题的新算法.该方法每次迭代只需求解一个规模较小的二次子规划,且能产生克服Maratos效应的显式的
【机 构】
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桂林电子工业学院计算科学与数学系(广西桂林)西安交通大学理学院(陕西西安)
【出 处】
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中国运筹学会第七届学术交流会
【发表日期】
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2004年10期
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