一类不带二阶校正的超线性收敛滤子方法  

Superlinear Convergence Filter Method without Second Order Correction

作　　者：刘美玲[1] 

机构地区：[1]上海电机学院数理教学部,上海201306

出　　处：《上海电机学院学报》2015年第1期34-41,共8页Journal of Shanghai Dianji University

基　　金：国家自然科学基金项目资助(11371281);上海高校青年教师培养资助计划资助(ZZSDJ13008);上海电机学院二级基础学科建设项目资助(13XKJC01)

摘　　要：提出了一类求解非线性约束优化问题的线搜索滤子算法。在滤子结构中用拉格朗日函数取代目标函数,在不用二阶校正的情况下可避免Maratos效应。在较弱的条件下,算法可得到全局收敛性和超线性收敛性。A line search filter method for nonlinear constrained optimization is presented. Using the Lagrangian function value instead of the objective function value in the filter, the Maratos effect is avoided without an additional second order correction. Under some mild conditions, global convergence and superlinear convergence can be realized.

关 键 词：非线性约束优化 滤子 Maratos效应 全局收敛 超线性收敛 

分 类 号：O221.2[理学—运筹学与控制论]