不等式约束优化一个新的SQP算法  

A NEW SQP ALGORITHM FOR INEQUALITY CONSTRAINED OPTIMIZATION

作　　者：朱志斌[1] 张可村[1] 

机构地区：[1]西安交通大学理学院科学计算与应用软件系

出　　处：《计算数学》2004年第4期413-426,共14页Mathematica Numerica Sinica

基　　金：国家自然科学基金(10361003号);桂电科(D20350;E20411)资助

摘　　要：本文提出了一个处理不等式约束优化问题的新的SQP算法,和传统的SQP算法相比,该算法每步只需求解一个仅含等式约束的子二次规划,从而减少了算法的计算工作量,在适当的条件下,证明算法是全局收敛的且具有超线性收敛速度,数值实验表明算法是有效的。In this paper, a new SQP method is presented to solve inequality constrained optimization. On contrary with traditional SQP algorithm, per single iteration, it is only necessary to solve one QP subproblem with equality constraints. Thus, the computational cost is reduced. Under some suitable assumptions, we prove that the algorithm is global convergence as well as superlinear convergence. The numerical results show that the method in this paper is effective.

关 键 词：不等式约束 SQP算法 超线性收敛 全局收敛 数值实验 计算工作 优化问题 速度 二次规划 求解 

分 类 号：O241[理学—计算数学]