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讨论信赖域SQP滤子方法的局部收敛性,SQP滤子方法是解非线性规划的一种较为有效的方法。但是,滤子方法也会遇到Maratos效应。当迭代点充分靠近原问题的严格局部解时,完全牛顿步可能会使目标函数值和约束违反度都上升,从而不被滤子接受,影响了算法的收敛速度。对R.Fletcher,S.Leyffer和L.Toint在“SQP滤子全局收敛算法(2002)”文中的算法进行了修改,提出了一类新的算法。在这类算法中,如果完全牛顿步不被滤子接受,就通过对它进行一个二阶校正(SOC),使得它容易被滤子接受,保证算法具有