利用Fisher函数解约束优化问题的广义梯度投影算法

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通过引入一个辅助优化问题,将广义投影与罚函数技巧和Fisher函数φ(a,b)=√a^2+b^2-(a+b),任意a,b∈E^n的特殊性质:√a^2+b^2(a+6)=0←→a≥0,b≥0,ab=0结合起来,给出处理非线性等式、不等式约束问题的广义梯度投影算法,并证明该算法是全局收敛的.该算法不仅保持文献[6]的优点,而且还扩大了初始点的选择范围.
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