【摘 要】
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SQP方法在中小规模非线性规划中已成为主流算法,但在求解大规模优化问题时存在Hessian矩阵规模过大,存储、计算困难,以及计算量随不等式约束数量呈指数上升等缺点.简约空间SQ
【机 构】
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清华大学化学工程系,北京,100084
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SQP方法在中小规模非线性规划中已成为主流算法,但在求解大规模优化问题时存在Hessian矩阵规模过大,存储、计算困难,以及计算量随不等式约束数量呈指数上升等缺点.简约空间SQP法将变量分解为独立变量和非独立变量两部分,优化时只考虑独立变量,从而大大降低了变量维数,减小了Hessian矩阵规模.内点法、修改障碍函数法在求解不等式约束问题时都具有迭代次数几乎不受不等式约束规模影响的特点,因此可以将它们集成入简约空间SQP法,使之可以更有效地对大规模优化问题求解.
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