【摘 要】
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解非线性规划问题的滤子方法最早是由Fletcher和Leyffer提出的,由于其良好的数值例子而受到广泛的重视.自第一篇文章发表以来,迅速在约束优化领域取得了发展.特别是最近几年,这种方法已经成为非线性最优化问题研究的一个热点,关于解非线性规划问题的滤子方法的软件已经出现,并且该软件和其他软件相比,在解有些问题上很有优势.本文主要就滤子方法与信赖域方法的结合做了研究,并对滤子的接受条件做了改进。第
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解非线性规划问题的滤子方法最早是由Fletcher和Leyffer提出的,由于其良好的数值例子而受到广泛的重视.自第一篇文章发表以来,迅速在约束优化领域取得了发展.特别是最近几年,这种方法已经成为非线性最优化问题研究的一个热点,关于解非线性规划问题的滤子方法的软件已经出现,并且该软件和其他软件相比,在解有些问题上很有优势.本文主要就滤子方法与信赖域方法的结合做了研究,并对滤子的接受条件做了改进。第一章总体介绍了信赖域方法,过滤算法及研究现状以及本文所做的工作.第二章提出了一种自适应过滤信赖域算法,将滤子方法与自适应信赖域方法相结合,在试探步不可接受时,采用过滤技术来计算下一个迭代点,在适当条件下,证明了算法的全局收敛性,数值试验验证了新方法的有效性.第三章提出了一种基于线搜索技术的滤子SQP算法,该算法对滤子的接受条件进行了改进,采用了自动确定滤子接受条件,避免了盲目尝试性,并在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性。
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