一个可行模松弛SQP方法及其全局收敛性  

A Feasible Norm-Relaxed SQP Method and Its Global Convergence

作　　者：朱宁[1] 解才先[1] 

机构地区：[1]桂林电子科技大学数学与计算科学学院,广西桂林541004

出　　处：《汕头大学学报（自然科学版）》2010年第3期13-19,共7页Journal of Shantou University：Natural Science Edition

摘　　要：提出一个处理不等式约束优化问题的可行模松弛SQP算法,每次迭代只需求解一个二次规划子问题.无需对迭代序列进行有界假设,采用线性搜索,在一些微弱假设条件下,证得了算法具有全局收敛性质.In this paper,a feasible norm-relaxed sequential quadratic programming algorithm with global convergence for inequality constrained problem is presented.At each iterative,a quadratic programming subproblem is solved.Without the boundedness assumptions on any of the iterative sequences,the global convergence can be guaranteed under some mild assumptions.

关 键 词：约束优化 模松弛 SQP方法 线性搜索 全局收敛性 

分 类 号：O221.2[理学—运筹学与控制论]