检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]湖南大学数学与计量经济学院,湖南长沙410082
出 处:《应用数学》2008年第2期317-321,共5页Mathematica Applicata
基 金:国家自然科学基金项目(10671060)
摘 要:众所周知,既约Hessian方法是求解较大规模约束优化问题的一类有效方法,但已有的这类方法的全局收敛性分析需假定拉格朗日函数的既约Hessian矩阵的一致正定性.本文提出了一个修正的既约Hessian SQP方法,并且证明其在没有上面提及的假设条件下具有全局收敛性.It is well-known that reduced Hessian method is one of the most efficient methods for solving large scale constrained optimization problems. However,the convergence analysis for the method requires of the positive definiteness of the reduced Hessian of Lagrangian function. This paper proposes a modified reduced Hessian SQP method and establishs its global convergence without the above-mentioned requirement.
关 键 词:等式约束问题 既约Hessian SQP方法 BFGS校正 全局收敛性
分 类 号:O221.2[理学—运筹学与控制论]
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