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广岛山下;Yabe、Hiroshi;Tanabe、Takahito

一种全局超线性收敛的求解大规模约束优化问题的原对偶内点信赖域方法。 （英语） Zbl 1062.90036号

数学。程序。 102，第1（A）号，111-151（2005）.
摘要：本文提出了一种求解大规模非线性约束优化问题的原对偶内点法。为了解决大规模问题，我们使用了一种信赖域方法，该方法使用函数的二阶导数来最小化障碍惩罚函数，而不是使用线搜索策略。在适当的假设下，证明了该方法的全局收敛性。通过仔细控制算法中的参数，证明了迭代的超线性收敛性。采用非单调策略来避免Maratos效应，如Yamashita和Yabe的非单调SQP方法。该方法通过Hock和Schittkowski的书以及CUTE给出的各种问题进行了实现和测试。数值实验结果表明，该方法对于求解大规模非线性约束优化问题是有效的。

引用于22文件

MSC公司：

90C06型 数学规划中的大尺度问题
90摄氏51度 内部点方法
90 C55 连续二次规划型方法
90立方 非线性规划

关键词：

原对偶内点法;大规模非线性约束优化;全球收敛;SQP方法

软件：

可爱的;兰斯洛特;切割机;TRICE公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛H.Yamashita｝等人，数学。程序。102，第1号（A），111--151（2005；Zbl 1062.90036）
全文： 内政部

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