离散半无限极大极小问题一个推广的模松弛SQP算法(英文)  

An Extended Norm-relaxed SQP Algorithm for Discretized Semi-infinite Minimax Problems

作　　者：徐庆娟[1] 

机构地区：[1]广西师范学院数学科学学院,广西南宁530023

出　　处：《广西师范学院学报（自然科学版）》2013年第2期1-7,共7页Journal of Guangxi Teachers Education University(Natural Science Edition)

基　　金：supported by the Guangxi Education Office Research Project(201106LX322);the Guangxi Teachers Education University Pilot Research Project(the 2010 project)

摘　　要：将求解半无限规划离散化问题的一个可行模松弛SQP算法推广到离散的半无限极大极小问题,提出一个全局收敛的模松弛SQP算法.算法要求迭代点可行,且每次迭代只需求解一个二次规划(QP)子问题即可获得搜索方向.通过修正其离散指标集,使得每次迭代求解QP子问题时只需利用一小部分离散指标即可,这大大降低了计算成本.在合适的条件下,可证明算法具有全局收敛性.In this paper. we extend the feasible norm.,relaxed SQP algorithm （Jian. Xu and ltan, 2008） for dis- aretizcd scmi-inlinitc problems to the discrctizcd semi-infinite minimax i）rohlems, and present a globally convergent nornl-rtlaxtd SQP algorithm. At each iteratim, the iteration poinl is flsit, and m imprmc,d direction is ol）ttind by solving only one quadratic Irogramming （QP） SUblrolem. Only a few of discrttizt.d indicesm：, used in the, QP subprobhms bylid;ting lhc di.creized index ses, which cm rduce the cotrl）tztalioz-1 largtdy. Und,r some ;ploro prialc conditions, the glolml convergence is Drovcd.

关 键 词：模松弛SQP算法 离散半无限极大极小问题 全局收敛性 

分 类 号：O221.2[理学—运筹学与控制论]