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文檔簡介
1、序列二次規(guī)劃法（SQP法）是用來求解非線性約束優(yōu)化問題(NLP)較常用的方法，它具有類似于牛頓法的超線性收斂速度。2002年， Leyffer和Fletcher提出了一種計算簡便、收斂效果良好的filter算法，從此filter-SQP法便成為了最優(yōu)化理論中的熱門研究課題。然而不管是常規(guī)SQP法還是filter-SQP法，均會產(chǎn)生Maratos效應(yīng)，從而破壞了算法的收斂性。
本文通過深入研究各種克服Maratos效應(yīng)的算法，在
2、Leyffer、Fletcher和Toint提出的經(jīng)典filter-SQP法的基礎(chǔ)上提出了以下改進(jìn):首先，在filter集中，使用拉格朗日函數(shù)代替原來的目標(biāo)函數(shù)，并且對約束違反函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn)。其次，在確定NLP拉格朗日乘子時，設(shè)置了一個開關(guān)準(zhǔn)則，當(dāng)?shù)c靠近最優(yōu)解時，通過求解一個最小二乘問題來確定拉格朗日乘子，提高了算法的收斂速度。最后，我們充分利用當(dāng)前迭代點的梯度以及海森矩陣的信息，采用自適應(yīng)的方法對信賴域半徑進(jìn)行更新，并對充分下降條
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