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一种原始-对偶增广拉格朗日罚内点滤波线搜索算法。(英语) Zbl 1394.49025
摘要:内点法已被证明对大规模非线性规划是非常有效的。由于惩罚项所引起的约束的正则化,与惩罚方法的结合提高了它们的鲁棒性。本文提出了一种基于增广拉格朗日方法的原对偶罚内点算法。全局收敛性由一个优点函数和一个滤波方法相结合来维持。与大多数滤波方法不同,不需要单独的可行性恢复阶段。该算法已在求解器WORHP中实现,以研究不同的惩罚和线搜索选项,并将其数值性能与其他两种最先进的非线性规划算法,内点法IPOPT和序列二次规划法WORHP进行了比较。

理学硕士:
49M05型 基于必要条件的数值方法
49米15 牛顿型方法
49平方米29 涉及对偶性的数值方法
49米37 基于非线性规划的数值方法
90摄氏度 数学规划中的大规模问题
90C26型 非凸规划,全局优化
90立方厘米 非线性规划
90C51型 内点法
PDF格式 BibTeX公司 XML 引用
全文: 内政部
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