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詹姆斯·V·伯克。;Frank E.柯蒂斯。;王浩;王嘉善

QP解算器内带有惩罚参数更新的非精确序列二次优化。 （英文） Zbl 1447.90075号

SIAM J.Optim公司。 1822-1849年3月30日（2020年）.
摘要：本文主要研究求解大规模非线性优化问题的序列二次优化（SQP）方法的设计。这种方法最需要计算的方面是在每次迭代期间计算搜索方向，为此我们考虑使用无矩阵方法。特别是，我们开发了一种方法，该方法需要单个QP子问题的不精确解，以建立整个SQP方法的收敛性。众所周知，SQP方法可能会受到全局收敛机制性能不佳的困扰。为了解决这个问题，我们建议在子问题求解器中使用带有动态惩罚参数更新策略的精确惩罚函数，从而使搜索方向能够预测可行性和最佳性的进展。我们提出了我们的参数更新策略，并证明了在合理的假设下，该策略不会不必要地修改惩罚参数。最后，我们讨论了数值实验的结果，这些结果说明了我们提出的技术的优点。

引用于1文件

MSC公司：

90 C55 连续二次规划型方法
90立方 非线性规划
90C06型 数学规划中的大规模问题
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;精确惩罚函数;凸组合优化;非精确无矩阵方法;不可行性检测

软件：

伊波特
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.V.Burke}等人，SIAM J.Optim。30，第3号，1822--1849（2020；Zbl 1447.90075）
全文： 内政部 arXiv公司

参考文献：

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