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文檔簡介
1、本學位論文在光滑約束優(yōu)化問題的簡單序列二次約束二次規(guī)劃算法和minimax問題積極集識別技術(shù)基礎(chǔ)上,提出了一個求解帶非線性約束的minimax問題的新算法.與先前工作不同的是,在每次迭代過程中,可行下降方向是通過解一個帶簡單二次約束的子問題獲得.該子問題是由一個凸的二次目標函數(shù)和不帶二階導(dǎo)數(shù)的簡單二次不等式約束條件組成.用于修正主方向的高階修正方向(避免Maratos效應(yīng))是通過計算一個線性方程組產(chǎn)生.該線性方程組僅包括積極識別集中的約
2、束函數(shù)及其梯度,從而進一步減少高階修正方向計算的規(guī)模和計算量.該文的算法在弱Mangasarian-Fromovitz約束規(guī)格(MFCQ)條件下具有全局收斂性.在上層嚴格互補等較溫和的條件下具有超線性收斂性.最后,數(shù)值試驗表明,對于所測試的問題,本文的算法是有效的.下面簡述本文的主要內(nèi)容.
第1章為緒論,除研究背景外,重點介紹和回顧與本文有關(guān)的可行方向法的思想和積極集識別技術(shù),由此引出本文的主要思想.
第2章
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