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Al-Baali,M.和Fletcher,R.1985年。 非线性最小二乘的变分方法。 J.Optimiz。 西奥。 申请。 36, 405--421. 谷歌学者 Brown,P.N.和Saad,Y.1994。 非线性Newton-Krylov算法的收敛理论。 SIAM J.Optimiz公司。 4, 297--330. 谷歌学者 交叉引用 Byrd,R.H.、Nocedal,J.和Waltz,R.A.,2006年。 KNITRO:非线性优化的集成包。 在大尺度非线性优化中,G.di Pillo和M.Roma,Eds.(更多信息请参阅 http://www.ziena.com/documentation.htm ). 施普林格,德国柏林,35-59。 谷歌学者 Coleman,T.F.和Moré,J.J.1983年。 稀疏雅可比矩阵的估计和图着色问题。 SIAM J.数字。 分析。 187-209年。 谷歌学者 交叉引用 Coleman,T.F.和Moré,J.J.1984年。 稀疏Hessian矩阵的估计和图着色问题。 数学。 程序。 28243-270。 谷歌学者 交叉引用 Curtis,A.R.,Powell,M.J.D.和Reid,J.K.,1974年。 关于稀疏雅可比矩阵的估计。 IMA J.应用。 数学。 13, 117--119. 谷歌学者 交叉引用 Dembo,R.S.、Eisenstat,S.C.和Steihaug,T.,1982年。 不精确牛顿法。 SIAM J.数字。 分析。 19, 400--408. 谷歌学者 数字图书馆 Dembo,R.S.和Steihaug,T.,1983年。 用于大规模优化的截断牛顿算法。 数学。 程序。 26, 190--212. 谷歌学者 数字图书馆 Dennis,J.E.和Mei,H.H.W.1975年。 使用函数和梯度值的无约束优化算法。 报告编号TR 75-246。 康奈尔大学计算机科学系,伊萨卡。 谷歌学者 数字图书馆 Gill,P.E.和Murray,W.1974年。 无约束和线性约束优化的牛顿型方法。 数学。 程序。 7, 311--350. 谷歌学者 数字图书馆 Griewank,A.和Toint,P.L.1982。 大规模结构化优化问题的分区变量度量更新。 数字。 数学。 39, 119--137. 谷歌学者 数字图书馆 Liu,D.C.和Nocedal,J.1989年。 对有限内存BFGS方法进行大规模优化。 数学。 程序。 45, 503--528. 谷歌学者 数字图书馆 卢克桑,L.1996。 大型稀疏非线性最小二乘的混合方法。 J.Optimiz。 西奥。 申请。 89, 575--595. 谷歌学者 数字图书馆 Lukšan,L.、Matonoha,C.和Vlček,J.2004。 用于计算信任区域步长的移位Steihaug-Toint方法。 代表V-914。 布拉格ICS AS CR。 谷歌学者 Lukšan,L.、Matonoha,C.和Vlček,J.2005a。 大型稀疏极大极小优化的原始内点方法。 捷克共和国布拉格ICS AS CR技术代表V-941。 谷歌学者 Lukšan,L.、Matonoha,C.和Vlček,J.2005b。 大型稀疏l的信赖域内点方法 1 优化。 技术代表V-942。 捷克共和国布拉格ICS AS CR。 谷歌学者 Lukšan,L.和Spedicado,E.2000。 无约束优化和非线性最小二乘的变尺度方法。 J.计算机。 申请。 数学。 124, 61--93. 谷歌学者 数字图书馆 卢克桑,L.,Tůma,M.,哈特曼,J.,弗切克,J。 通用函数优化交互系统(UFO)。 2006年版。 技术代表V-977。 捷克共和国布拉格ICS AS CR。 谷歌学者 卢克桑,L.和弗切克,J.1998a。 大型稀疏非线性方程组全局收敛下降方法的计算经验。 Optimiz公司。 方法。 柔和。 8, 201--223. 谷歌学者 交叉引用 卢克桑,L.和弗切克,J.1998b。 无约束和等式约束优化的稀疏和部分可分离测试问题。 技术代表V-767。 捷克共和国布拉格ICS AS CR。 谷歌学者 卢克桑,L.和弗切克,J.2006。 部分可分离非光滑函数最小化的变尺度方法。 太平洋J.Optimiz。 2,(1月),59-70。 谷歌学者 Martinez,J.M.和Zambaldi,M.C.1992年。 求解大型非线性方程组的逆列更新方法。 Optimiz公司。 方法。 柔和。 1, 129--140. 谷歌学者 交叉引用 Moré,J.J.和Sorensen,D.C.1983年。 计算信任区域步骤。 SIAM J.科学。 统计师。 计算。 4, 553--572. 谷歌学者 数字图书馆 Nocedal,J.1980年。 用有限存储更新拟Newton矩阵。 数学。 公司。 35, 773--782. 谷歌学者 交叉引用 Nowak,U.和Weimann,L.,1991年。 高度非线性方程组的牛顿码族。 技术代表TR-91-10。 德国柏林Konrad-Zuse-Zentrum für Informationstechnik。 谷歌学者 Pernice,M.和Walker,H.F.,1998年。 NITSOL:非线性系统的牛顿迭代求解器。 SIAM J.科学。 计算。 19, 302--318. 谷歌学者 数字图书馆 Schlick,T.和Fogelson,A.,1992年。 TNPACK—用于大规模问题的截断牛顿最小化程序包。 ACM事务处理。 数学。 柔和。 18, 46--111. 谷歌学者 数字图书馆 Steihaug,T.1983年。 共轭梯度法和大规模优化中的信赖域。 SIAM J.数字。 分析。 20, 626--637. 谷歌学者 交叉引用 Toint,P.L.1981。 利用牛顿法实现有效的稀疏性最小化。 《稀疏矩阵及其使用》,I.S.Duff主编,学术出版社,伦敦,57-88。 谷歌学者 《厕所》,P.L.1995a。 子程序VE08:Harwell子程序库。 规范。 AEA技术2,1162--1174。 谷歌学者 《厕所》,P.L.1995b。 子程序VE10:Harwell子程序库。 规范。 AEA技术2,1187--1197。 谷歌学者 Tong,C.H.1992年。 非对称线性系统预处理Lanczos方法的比较研究。 Sandia代表SAND91-8240B。 利弗莫尔桑迪亚国家实验室。 谷歌学者 Tůma,M.1988年。 关于稀疏Hessian矩阵逼近的直接方法的注记。 Aplikace Matematiky阿普利卡斯·马特马提基33、171--176。 谷歌学者 弗切克,J.和卢克桑,L.2001。 非凸不可微无约束极小化问题的全局收敛变尺度方法。 J.Optimiz。 西奥。 申请。 111, 407--430. 谷歌学者 数字图书馆 弗切克,J.和卢克桑,L.2006。 大规模无约束极小化的移位有限记忆变量度量方法。 J.计算机。 申请。 数学。 186, 365--390. 谷歌学者 数字图书馆 Zhu,C.、Byrd,R.H.、Lu,P.和Nocedal,J.1997年。 算法778。 L-BFGS-B:用于大规模边界约束优化的Fortran子程序。 ACM事务处理。 数学。 柔和。 23, 550--560. 谷歌学者 数字图书馆
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