詹姆斯·V·伯克。;Frank E.柯蒂斯。;王浩 一种快速不可行检测的序列二次优化算法。 （英文） Zbl 1301.49069号 SIAM J.Optim公司。 24，第2期，839-872（2014）. 基于作者文摘中的引文：作者“提出了一种形式为（min_xf（x））且服从（c^{mathcal E}（x）=0，c^{mathcal I}（x）\leq 0）的非线性约束优化问题的序列二次优化（SQO）算法”。“该算法保留了经典SQO方法的所有强全局和快速局部收敛保证，但具有一个重要的附加特征，即当该算法用于解决不可行的实例时，可以保证快速局部收敛。（…）在合理的假设下证明了算法的全局和局部收敛性保证，并给出了大量测试问题的数值结果。”审核人：汉斯·本克（梅塞堡） 引用于17文件 MSC公司： 4.95亿 基于必要条件的数值方法 90 C55 连续二次规划型方法 49英里15 牛顿型方法 49立方米 基于非线性规划的数值方法 90立方厘米26 非凸规划，全局优化 90立方 非线性规划 65千5 数值数学规划方法 65K10码 数值优化和变分技术 关键词：非线性优化;序列二次优化;不可行性检测;行搜索方法;精确惩罚;超线性收敛 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.V.Burke}等人，SIAM J.Optim。24，第2号，839--872（2014；Zbl 1301.49069） 全文： 内政部 链接