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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