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一个原对偶增广拉格朗日函数。 (英语) Zbl 1244.90219号

摘要:非线性约束优化问题可以通过最小化一系列较简单的无约束或线性约束子问题来解决。本文考虑目标函数是Hestenes-Powell增广拉格朗日函数推广的子问题的形式。广义函数的主要特点是,它对原变量和对偶变量同时最小化。这种方法的优点包括:(i)在子问题求解过程中控制对偶变量质量的能力;(ii)子问题提前终止时改进双重估计的可用性;以及(iii)通过对偶变量施加显式边界来正则化子问题的能力。我们提出了两种传统原方法的原对偶变种:原对偶约束拉格朗日(pdBCL)方法和原对偶线性约束拉格朗日(pd)方法。最后,提出了一种以原对偶增广拉格朗日函数为价值函数的序列二次规划方法。

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90立方 非线性规划
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