【摘 要】
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约束非线性规划问题是最优化领域中重要的研究课题,许多实际问题都可以化为约束非线性规划问题。它有很多实际的应用价值:在应用数学方面,可以应用到约束拟合和优化控制等领域;在
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约束非线性规划问题是最优化领域中重要的研究课题,许多实际问题都可以化为约束非线性规划问题。它有很多实际的应用价值:在应用数学方面,可以应用到约束拟合和优化控制等领域;在物理学方面,可以应用到光学和流体力学等方面;此外还可以应用到化学、工程学、计算机科学等学科。由此可见它的重要性。到了二十世纪七十年代后期,序列二次规划(SQP)已成为解非线性最优化问题的一种最常见、最有效的方法。在1998年,Fletcher提出了一种新的思想,即把滤子(Filter)和信赖域SQP相结合,这样就不需要选取罚因子。
在SQP滤子方法中,用含非线性互补函数(NCP函数)等式来表示K.K.T.条件中的互补性质,这样将会影响算法的收敛性质和计算效果。之前的滤子通常是数对组成:即一个是目标函数,另一个是约束违反度函数。在本文里将构造出一种新的滤子,把NCP函数范数代替约束违反度函数,使得到的点列在趋于可行域的同时趋于满足互补性条件,增加了一个新的目标,即拉格朗日函数范数,使滤子中元素由一个数对变为了一个三维的点。而滤子的进入条件也将有所改变。此外,还将对于滤子中点的个数加以限制,以使新的点更容易取得,减少恢复性阶段的使用。由此可以得到一个新的SOP滤子算法。本文将会给出这种算法的全局收敛性证明和部分数值结果。
对于一个有约束的非线性规划问题,滤子结合逐步二次规划的方法在许多方面有其优势。因此,如果能很好地对它进行改进,使它在收敛速度,应用范围,计算存储量等各方面更完善,这样的算法就具有实际意义了。
本文结构安排如下:第一章,我们将给出相关背景和研究现状;第二章给出一些数学概念和结论,包括信赖域方法、最优性条件和SQP方法等;第三章中给出了具体的滤子构造和收敛性证明:该算法的算例和数值结果将在随后的第四章给出。
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