临界点的局部结构与一类负曲率算法

一、引言对于收敛于函数临界点的算法，如果目标函数为一致凸，则算法终止时已得到了最小值点，但如果目标函数为非一致凸的函数，情况可能并非如此．为此Mccormick，Moré＆Soreuiseu，Goldfarb等构造了一类以负曲率为搜索方向的算法，其特点是算法终止于函数的Hessian矩阵为半径正定的临界点．本文的工作是对Goldfarb等人的算法在退化情况下作进一步讨论，通过引进l×m×n矩阵及其运算，改进了Morsé命题，给出了函数在临界点局部结构，并以此构造了一类新的以负曲率为搜索方向的算法．定义1设定义2设（i）加法：（ii）数乘：显然R上…     

不等式约束最优化的一个使用非单调搜索的可行算法

对不等式约束最优化问题本文提出了一个新算法。算法使用了非单调搜索,它不仅放松了每步迭代中对搜索的限制,而且使得算法迭代到一定阶段后具有非常简洁的形式,在不需要严格互补条件的较弱假设下,算法是整体和超线性收敛的。     

A QP-FREE AND SUPERLINEARLY CONVERGENT ALGORITHM FOR INEQUALITY CONSTRAINED OPTIMIZATIONS

1 IntroductionConsider tl1e optimizatioll problemndn{f(x): gj(x) 5 0, j e I, x E R"}, j1)where f(x), gj(x): R" - R, j E I = {l,2,...,m}.We know tl1e quasi-Newton meth.d[1]'[9]1[5]1[1O1 is one of the most effective methods to solveproblenl (1) due to its property of superlinear convergence and is still all hot topic at presenttime, which attracts a Iot of authors to make iInprovemellt both in theory a1ld app1ication.Fechinei and Lucidi[3] in 1995 proposed a locally superlinearly convergell…     

一类带非单调搜索的SQP算法

本文给出了一个SQP新算法，其特点是使用了非单调搜索，并不再使用严格互补条件，使得算法在一定阶段后具有十分简洁的形式并保持整体收敛与超线性收敛性．     

无约束极值问题的拟合方法

我们在本文中从一个完全不同的观点提出了一个用于求解无约束最优化问题的拟合算法。算法中的迭代方向是从函数拟合中得到，而不是由传统的拟牛顿方程得到。此方法有许多好的性质，并且在较弱的假设下证明算法是线性收敛的。     

整数规划的渐进强对偶方法

虽然整数规划中经典的Lagrange对偶方法是一个有效的方法，但是由于对偶缝隙的原因它经常不能求出原问题的最优解。该文提出一个用于有界整数规划的指数对偶公式。此公式具有渐进强对偶的特性并且可以保证找到原问题的最优解。它的另一个特性是当参数选择的合适时不需要进行实际的对偶搜索。     

处理退化问题的一类SQP算法

本文对不等式优化问题提出了一个修正的序列二次规划算法(SQP).该算法适用于退化问题一积极约束梯度线性相关且严格互补条件不成立,并且算法是可行的,具有整体收敛与超线性收敛性.