×

用序列凸规划进行大规模优化。 (英语) Zbl 1074.90028号

摘要:我们介绍了一种在机械工程中广泛使用的约束非线性规划方法,即序列凸规划的SCP方法。该算法包括求解一系列凸的可分离子问题,其中使用增广的拉格朗日价值函数来保证收敛。SCP方法最初是在结构力学优化中发展起来的,特别用于解决拓扑优化问题。这些问题非常大,并且具有稠密的目标函数黑森函数。本文的目的是证明具有(10^5)-(10^64)变量的约束稠密非线性规划可以成功求解,SCP方法也可以在完全离散后应用于基于半线性椭圆偏微分方程的最优控制问题。

MSC公司:

90摄氏度06 数学规划中的大尺度问题
90C25型 凸规划

软件:

安培数;康林
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] 内政部:10.1002/nme.1620230307·Zbl 0585.73152号 ·doi:10.1002/nme.1620230307
[2] DOI:10.1007/BF01637664·doi:10.1007/BF01637664
[3] 内政部:10.1002/nme.1620240207·Zbl 0602.73091号 ·doi:10.1002/nme.1620240207
[4] 内政部:10.1007/BF01742498·doi:10.1007/BF01742498
[5] Zillober Ch.(2002a)Bayreuth数学大学SCPIP 2.3报告系软件手册
[6] 内政部:10.1007/s00158-002-0248-5·doi:10.1007/s00158-002-0248-5
[7] DOI:10.1023/A:1011841821203·Zbl 1079.90585号 ·doi:10.1023/A:1011841821203
[8] DOI:10.1023/A:1008725519350·Zbl 0961.93026号 ·doi:10.1023/A:1008725519350
[9] DOI:10.1023/A:1008774521095·Zbl 0977.93037号 ·doi:10.1023/A:1008774521095
[10] 内政部:10.1080/03052158708941045·doi:10.1080/03052158708941045
[11] 内政部:10.1137/0312021·Zbl 0257.90046号 ·doi:10.1137/0312021
[12] Ortega J.M.,多变量非线性方程的迭代解(1970)·Zbl 0241.65046号
[13] 内政部:10.1080/02331938308842847·Zbl 0523.90075号 ·网址:10.1080/02331938308842847
[14] DOI:10.1023/A:1011822920332·Zbl 1078.90583号 ·doi:10.1023/A:1011822920332
[15] Kneppe G.Krammer J.Winkler E.(1987)使用MBB-LAGRANGE报告MBB-S-PUB-305 Messerschmitt–Bölkow–Blohm,Munich进行大规模问题的结构优化
[16] Zillober Ch.,第二届ASMO UK/ISSMO工程设计优化会议记录,第273-280页–(2000)
[17] Zillober Ch.,《应用数学和理论数学的最新进展》,第156-161页–(2000)
[18] Bendsöe M.P.,拓扑优化——理论、方法和应用(2003)
[19] DOI:10.1007/BF01650949·doi:10.1007/BF01650949文件
[20] 内政部:10.1007/BF01744697·doi:10.1007/BF01744697
[21] 内政部:10.1137/0806007·Zbl 0846.65026号 ·数字对象标识代码:10.1137/0806007
[22] 数字对象标识码:10.1137/S036301299529330X·Zbl 0897.49001号 ·doi:10.1137/S036301299529330X
[23] DOI:10.1023/A:1008677427361·Zbl 1040.90564号 ·doi:10.1023/A:1008677427361
[24] Forer R.,AMPL:数学规划的建模语言(1993)
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。