虫子

ESA NLP解算器WORHP。我们优化真正巨大的问题(WORHP)是一个解决大规模,稀疏,非线性优化问题的数百万变量和约束。凸性是不需要的,但一些光滑性和正则性的假设对于基础理论和基于它的算法是必要的。WORHP从其核心基础设计为稀疏序列二次规划(SQP)/内点(IP)方法;它包括通过对有限差分应用图着色方法计算稀疏导数的有效例程,结构保持稀疏以Broyden,Fletcher命名,Goldfarb和Shanno(BFGS)更新了Hessian近似和稀疏线性代数的技术。此外,它基于反向通信,这提供了用户和非线性规划(NLP)解算器之间前所未有的交互水平。它被欧空局选为欧洲NLP解算器,基于其高鲁棒性和应用驱动的设计和开发理念。空间应用中的两个大规模优化问题证明了求解器的鲁棒性,补充了一般NLP方法的粗略描述和一些WORHP实现细节。


数学参考文献

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按年份排序(引用)

  1. Andersson,Joel A.E.;Gillis,Joris;Horn,Greg;Rawlings,James B.;Diehl,Moritz:CasADi:非线性优化和最优控制的软件框架(2019年)
  2. Andreani,Roberto;Ramirez,Viviana A.;Santos,Sandra A.;Sechin,Leonardo D.:低层多目标问题的双层优化(2019年)
  3. Flaßkamp,Kathrin;Ober Blöbaum,Sina;Worthmann,Karl:模型预测控制中的对称性和运动原语(2019)
  4. Kuhlmann,Renke:学习如何引导非线性内点方法(2019)
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  6. Kuhlmann,Renke;Büskens,Christof:一种原始-对偶增广拉格朗日罚内点滤波线搜索算法(2018)
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  8. Magnusson,Fredrik;Åkesson,Johan:基于块三角排序的动态优化中的符号消去(2018)
  9. 本杰明•穆勒;伦克•库尔曼;斯特凡•维格尔斯克:关于NLP解算器在全球MINLP解算器中的表现(2018年)
  10. do Rosário de Pinho,Maria;Nunes Nogueira,Filipa:最优控制在SEIR规范化模型中的应用:利弊(2017)
  11. Izzo,Dario;Hennes,Daniel;Simões,Luís F.;Märtens,Marcus:为全球轨道优化竞赛设计复杂的星际轨道(2016)
  12. Büskens,Christof;Wassel,Dennis:ESA NLP解算器WORHP(2013)
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  15. Lantoine,Gregory;Russell,Ryan P:约束最优控制问题的混合微分动态规划算法。一: 理论(2012)