伦克·库尔曼;克里斯托夫·比斯肯斯 一种原对偶增广拉格朗日罚内点滤波线搜索算法。 （英语） Zbl 1394.49025号 数学。方法操作。物件。 87，第3期，451-483（2018）. 摘要：内点方法已被证明对大规模非线性规划非常有效。由于惩罚项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始-对偶惩罚内点算法，该算法具有（ell 2）-精确惩罚函数。通过结合优点函数和滤波方法来保持全局收敛。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WORHP的序列二次规划法）进行比较。 引用于4文件 MSC公司： 4.95亿 基于必要条件的数值方法 49英里15 牛顿型方法 49平方米29 涉及对偶性的数值方法 49立方米 基于非线性规划的数值方法 90C06型 数学规划中的大尺度问题 90C26型 非凸规划，全局优化 90立方 非线性规划 90摄氏51度 内部点方法 关键词：非线性规划;约束优化;增广拉格朗日函数;惩罚-内点算法;原对偶方法 软件：CUTEst公司;WORHP公司;CG公司+;兰斯洛特;LOQO公司;伊波特;IP过滤器 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{R.Kuhlmann}和\textit{C.Büskens}，数学。方法操作。第87号决议，第3号，451--483（2018；Zbl 1394.49025） 全文： 内政部 参考文献： [1] 阿尔芒，P；Omeni，R，用于等式约束优化的全局和二次收敛的原对偶增广拉格朗日算法，Optim Methods Softw，32，1-21，（2017）·Zbl 1365.90209号 ·doi:10.1080/10556788.2015.1025401 [2] Armand P，Omeni R（2017b）非线性优化的混合对数路障增广拉格朗日方法。最优化理论应用杂志173:1-25·Zbl 1370.49022号 [3] 阿尔芒，P；Benoist，J；奥姆尼，R；Pateloup，V，等式约束最小化的原对偶算法研究，计算优化应用，59，405-433，（2014）·Zbl 1304.49050号 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