论文部分内容阅读
讨论非线性不等式约束优化问题,借鉴于滤子算法思想,提出了一个新型广义梯度投影算法.该方法既不使用罚函数又无真正意义下的滤子.每次迭代通过一个简单的显式广义投影法产生搜索方向,步长由目标函数值或者约束违反度函数值充分下降的Armijo型线搜索产生.算法的主要特点是:不需要迭代序列的有界性假设；不需要传统滤子算法所必需的可行恢复阶段；使用了ε积极约束集减小计算量.在合适的假设条件下算法具有全局收敛性,最后对算法进行了初步的数值实验.