非线性半定规划的逐次线性化柔性惩罚法(英文)
[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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