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非线性优化的可行方向内点技术。 (英文) Zbl 0911.90303号

总结:我们通过光滑等式和不等式约束下光滑函数的点内算法,提出了一种可行的方向最小化方法。它由Karush-Kuhn-Tucker一阶最优性条件的原变量和对偶变量的迭代解组成。在每次迭代中,通过求解线性系统来定义下降方向。在第二阶段,对线性系统进行扰动,以改变下降方向并获得可行的下降方向。然后执行直线搜索以获得新的内部点并确保全局收敛。基于这种方法,可以得到一阶、牛顿和拟牛顿算法。为了介绍该方法,我们首先考虑不等式约束问题,并给出了一个全局收敛的基本算法。文中还介绍了该算法的特定一阶和准牛顿版本。然后,包含等式约束。该方法编码简单,不需要求解二次规划,既不是惩罚法,也不是障碍法。一些实际应用和数值结果表明,我们的方法是强大和有效的。

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90立方 非线性规划
65千5 数值数学规划方法
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全文: 内政部

参考文献:

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