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基于增广Lagrange函数的RQP方法

作　者: 王秀国
导　师: 薛毅
学　校: 北京工业大学
专　业: 运筹学与控制论
关键词: RQP方法 约束优化问题 精确罚函数 全局收敛性 局部超 线性收敛性
分类号: O221.2
类　型: 硕士论文
年　份: 2000年
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内容摘要


RQP方法是由Bartholomew—Biggs等人发展起来的解决非线性规划的一种方法。本文提供了一种通过求解建立在增广Lagrange函数基础上的二次规划子问题得到搜索方向，从而解决等式约束优化问题的新的算法，它避免了罚因子趋向于无穷的不利因素。并利用Fletcher精确罚函数的近似函数作为线性搜索函数，以避免计算二阶导数。本文证明了此种算法的全局收敛性和局部超线性收敛性。同时提供了一些数值结果，并对不等约束问题作了初步的探讨。

全文目录


中文摘要  3-4
英文摘要  4-6
1 引言  6-7
2 与P_(σ)（χ,λ）的极小点有关的一个二次规划子问题  7-9
3 基于增广Lagrange函数的RQP算法  9-14
4 算法的全局收敛性和局部超线性收敛性  14-20
5 数值结果  20-22
6 关于不等约束问题的初步探讨  22-26
参考文献  26-28
致谢  28

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中图分类: > 数理科学和化学 > 数学 > 运筹学 > 规划论（数学规划） > 非线性规划
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