【摘 要】
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对于线性约束、非线性目标的优化问题，文献［１］的作者以极小化条件代替求正交投影的一组正交条件，并用一个特殊的线性规划模型来确定迭代方向，由此给出了一个算法。但文献［１］没有讨论算
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对于线性约束、非线性目标的优化问题，文献［１］的作者以极小化条件代替求正交投影的一组正交条件，并用一个特殊的线性规划模型来确定迭代方向，由此给出了一个算法。但文献［１］没有讨论算法的收敛性，且一般说来，这种算法不具备收敛性质［５］。本文沿用［１］的迭代方向ｄ（ｘ）的表示形式，给出了一个新的算法，讨论了算法性质，证明了算法具有全局收敛性
For linear constraints and non-linear optimization problems, the authors of [1] replaced the set of orthogonal conditions for orthogonal projection with minimization conditions and used a special linear programming model to determine the iterative direction, thus giving the An algorithm. However, [1] does not discuss the convergence of the algorithm, and in general, this algorithm does not have the nature of convergence [5]. In this paper, we use the representation of iteration direction d (x) of [1], and give a new algorithm. The properties of the algorithm are discussed, and it is proved that the algorithm has global convergence
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