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本文提出了一个解不等式约束优化的滤子SQP算法。当QP子问题不可行时,对算法进行校正,减小其不可行性避免Maratos效应;通过松弛滤子的接受条件有利于得到全局最优点。在适当的条件下,证明了算法具有全局收敛性。
不等式约束优化的一个滤子SQP算法
【摘 要】
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本文提出了一个解不等式约束优化的滤子SQP算法。当QP子问题不可行时,对算法进行校正,减小其不可行性避免Maratos效应;通过松弛滤子的接受条件有利于得到全局最优点。在适当
【机 构】
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安徽科技学院信息与网络工程学院
【出 处】
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安徽科技学院学报
【发表日期】
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2015年5期
【基金项目】
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安徽省自然科学基金面上项目（1508085MC55）,安徽科技学院自然基金一般项目（ZRC2014423）.
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