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借助于强次可行方向法的思想和滤子法的思想,给出了一种求解非线性约束优化问题的无罚函数无滤子的方法.方法借助于广义投影技术产生搜索方向,直接通过原目标函数和约束违反度函数作为搜索函数来产生步长,有效地避免了消耗计算成本的恢复阶段.最后在适当的假设条件下,给出了算法的全局收敛性和有效性. 相似文献
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本文利用广义投影技术和滤子技术相结合的方法来求解非线性规划问题,该方法只需要通过求解一个子问题获得主搜索方向或计算一次广义投影型辅助方向,避免了常规滤子法中的恢复算法,而且能有效避免选择罚函数的困难,大大简化了计算量.同时,在不需要严格互补的条件下获得了算法的全局收敛性. 相似文献
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带NCP函数的信赖域滤子方法 总被引:2,自引:0,他引:2
滤子方法最初是由Fletcher和Leyffer在2002年提出的.这种方法的原理是:在一个试探步,如果相应的目标函数值或约束违反度函数值下降,那么该试探步就会被接受.利用Fischer-Burmeister NCP函数来修正滤子中的约束违反度函数,同时证明了这个新的滤子方法具有全局收敛性. 相似文献
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提出一个基于滤子技术的填充函数算法, 用于求解带箱式约束的非凸全局优化问题. 填充函数算法是求解全局优化问题的有效方法之一, 而滤子技术以其良好的数值效果广泛应用于局部优化算法中. 为优化填充函数方法, 应用滤子来监控迭代过程. 首先给出一个新的填充函数并讨论了其特性, 在此基础上提出了理论算法及算法性质. 最后列出数值实验结果以说明算法的有效性. 相似文献
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