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非线性半定规划的逐次线性化柔性惩罚法(英文)

发布时间:2019-01-19 21:02
【摘要】:针对非线性不等式约束半定规划问题提出一种新的逐次线性化方法,新算法既不要求罚函数单调下降,也不使用过滤技巧,尝试步的接受准则仅仅依赖于目标函数和约束违反度,罚函数中对应于成功迭代点的罚因子不需要单调增加.新算法或者要求违反约束度量有足够改善,或者在约束违反度的一个合理范围内要求目标函数值充分下降,在通常假设条件下,分析了新算法的适定性及全局收敛性.最后,给出了非线性半定规划问题的数值试验结果,结果表明了新算法的有效性.
[Abstract]:A new successive linearization method is proposed for nonlinear inequality constrained semidefinite programming problems. The new algorithm does not require monotone reduction of penalty function and does not use filtering techniques. The acceptance criterion of the attempt step only depends on the objective function and the degree of constraint violation, and the penalty factor corresponding to the successful iteration point in the penalty function does not need to be monotonously increased. The new algorithm either requires that the measure of violation of constraints be improved enough or that the value of the objective function be reduced sufficiently within a reasonable range of the degree of constraint violation. Under the usual assumptions, the fitness and global convergence of the new algorithm are analyzed. Finally, the numerical results of nonlinear semidefinite programming problems are given, and the results show that the new algorithm is effective.
【作者单位】: 苏州大学数学科学学院;
【基金】:国家自然科学基金(No.11371273)
【分类号】:O221

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本文编号:2411750

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