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文檔簡(jiǎn)介
1、本文對(duì)非線性約束最優(yōu)化若干算法理論及應(yīng)用進(jìn)行了研究。文章首先利用Rosen投影矩陣，對(duì)求解無(wú)約束規(guī)劃的記憶梯度算法中的參數(shù)給定某些限制條件，確定參數(shù)的取值范圍，使其在取值范圍內(nèi)取值均能得到目標(biāo)函數(shù)的記憶梯度Rosen投影下降方向，建立了解帶線性或非線性約束最優(yōu)化問題的記憶梯度Rosen投影算法，并在較弱條件下證明了算法的收斂性。其次，利用廣義投影校正技術(shù)，通過改進(jìn)假設(shè)條件對(duì)搜索方向進(jìn)行修正，運(yùn)用一種新型的一階修正方向并結(jié)合SQP技術(shù)，建
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