20世纪40年代以来,随着科学技术的发展以及电子计算机的广泛使用,最优化理论与算法迅速发展成为一门独立的学科.随着计算机技术的快速发展,最优化理论和方法广泛应用于公共管理、经济管理、工程建设、军事、国防等各个领域,其中,比较常见的是约束非线性规划问题.约束非线性规划问题求解过程较为复杂,常可以转化为无约束非线性规划问题来求解,其中,最为常用的方法之一是罚函数方法.当罚参数充分大时,求出的罚问题的极小值点就是原约束规划问题的极小值点或者称原问题的极小值点就是罚问题的极小值点,称对应的罚函数是精确的.所谓简单罚函数是指罚函数中含有原问题中的约束函数和目标函数,而不含有他们的梯度信息.对于传统的罚函数而言,如果罚函数是简单的,那么它的精确性、光滑性不可能同时满足.目前所研究的精确罚函数大都是简单的,非光滑的,所以精确罚函数的光滑化就成为一个比较重要的研究领域.目标罚函数方法是针对目标函数引入罚参数的一类方法.本论文共四章:第一章主要介绍了约束最优化问题的基础知识、罚函数方法和本文的主要工作.第二章提出了一个新的含有双参数的精确目标罚函数并对其进行光滑化,证明了光滑罚问题的最优解是原问题的近似最优解,并基于这个罚函数设计了一个算法,证明了算法的收敛性,并且通过数值计算说明了算法是可行的.第三章在第二章提出的光滑函数的基础上,光滑化l₁精确罚函数,设计算法并通过数值算例说明算法的可行性.第四章提出了一个新的低阶精确目标罚函数并研究了这一低阶精确目标罚函数的光滑近似,给出了一种新的光滑函数,证明了光滑罚问题的最优解是原问题的近似最优解,并证明了基于这一光滑罚函数的算法在一定条件下是收敛的.第五章对本文的研究内容做了一下总结,介绍了以后的研究方向与内容.