特里斯

一类非线性规划问题的信赖域内点SQP算法描述并分析了求解一类具有非线性等式约束和部分变量有简单界的极小化问题的信赖域内点序列二次规划(SQP)算法。这类非线性规划产生于最优控制问题的离散化。这些算法将状态和控制视为自变量。它们被设计用来利用问题的结构。特别地,它们不依赖于线性化约束的矩阵分解,而是使用线性化状态方程和伴随方程的解。这些算法适用于由偏微分方程控制的最优控制问题所引起的大规模问题,并用仿射标度方法对一类不同类型的问题保持严格的可行性。F。科尔曼}和{it Y。李}[暹罗J。擎天柱。6418-445(1996年;他们利用信赖域技术进行等式约束优化。因此,它们允许使用各种方法(包括许多迭代技术)计算步骤。在试验步骤上,在非常温和的条件下,证明了这些算法对一阶Karush-Kuhn-Tucker(KKT)极限点的par全局收敛性。在二次模型和试验步骤的合理但更严格的条件下,证明了算法生成的迭代序列有一个满足二阶必要KKT条件的极限点。非退化严格局部极小化的局部收敛速度为$q$-二次型。作为特例,文中给出的结果包括目前仅适用于等式约束和简单边界的结果。本文报道了一类由非线性热方程控制的最优控制问题的数值结果。(资料来源:http://plato.asu.edu)


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