半无限规划的一个对偶参数化的SQP算法

基于非单调SQP算法的优点，给出半无限规划问题的一个结合SQP技术的对偶参数化算法，并给出了算法的收敛性证明。     

采用WOLFE搜索的BFGS—SQP算法

X.Chen给出了一个用于解决LC^1线性约束优化问题的BFGS－SQP算法,这个算法是用Armijo线性搜索原则来求步长的。采用Wolfe线性搜索原则来替代该BFGS－SQP算法的Armijo原则,经过类似的分析,同样得到了BFGS－SQP算法的全局收敛性及超线性收敛性。     

一种改进Wolef-BFGS-SQP法对随机规划的研究

基于拟蒙特卡洛随机模拟的Wolef—BFGS—SQP法对随机规划的再研究。对于求解LCI函数优化的BFGS—SQP算法，改用Wolef线性搜索原则，同样得到了该算法的全局收敛性，并把它推广到解决随机规划的问题上去。在随机模拟过程的处理上采用拟蒙特卡洛随机模拟技术，鉴于计算量比较大的问题，采用仅多加一个线性约束的信赖域技术计算，即可克服收敛慢等的缺点。     

等式约束优化问题SQP算法的超线性收敛充要条件

对于等式约束问题，Boggs，Tolle和Wang三人将Dennis，Mo埏的求解无约束优化问题的类似结果加以推广，得到了SQP算法超线性收敛的一个极为重要的充要条件。许多研究学者又作了的改进，进一步减弱假设条件，得到了同样的等式约束问题的SQP算法超线性收敛的充要条件。     

求解等式约束最优化问题的Broyden算法的全局收敛性

将单边既约Hesse矩阵SQP方法和无导数线性搜索技术相结合，提出了一种求解等式约束最优化问题的拟牛顿算法．在适当的假设条件下，证明了算法全局收敛于优化问题的KKT点，而且收敛速度是局部超线性的．当迭代次数k充分大时，这种算法可以实现单位步长，因此不会出现Marotos效应．     

非线性等式与不等式优化问题的一个新的SQP算法

针对非线性优化问题，提出了一种新的SQP算法．其特点为：每次迭代只需求解一个二次规划；算法能自动产生一个校正方向，从而避免Maxatos效应；在一定条件下算法具有全局收敛性和超线性收敛性。     

求解LC^1优化问题的快速收敛算法

在文献[1]中Xiaojun Chen给出了一个用于解决LC^1线性约束优化问题BFGS－SQP算法。这个算法是用Armijo线性原则来求步长的。本文采用Wolfe线性搜索原则来替代该BFGS－SQP算法的Armijo原则,经过类似的分析,同样得到了BFGS－SGP算法的全局收敛性及超线性收敛性。     

采用WOLFE搜索的BFGS-SQP算法

采用WOLFE线性搜索原则来取代该BFGS－SQP算法的Armijo原则,经过类似的分析,同样得到了BFGS－SQP算法的全局收敛性及超线性收敛性。     

带3-分片NCP函数的无罚函数和滤子的SQP算法

对于非线性约束优化问题,提出了一种新的无罚函数和滤子的SQP算法。根据优化问题的一阶KKT条件,利用乘子和3-分片NCP函数,得到非光滑方程以致简化优化问题。在线搜索的过程中,采用无罚函数和滤子的方法。同时证明了该SQP算法是可行的,并具有全局收敛性。     

带3-分片NCP函数的无罚函数和滤子的SQP算法

对于非线性约束优化问题,提出了一种新的无罚函数和滤子的SQP算法。根据优化问题的一阶KKT条件,利用乘子和3-分片NCP函数,得到非光滑方程以致简化优化问题。在线搜索的过程中,采用无罚函数和滤子的方法。同时证明了该SQP算法是可行的,并具有全局收敛性。     

解约束优化问题的一个新方法

本文用 Lagrange 函数作为下降函数,给出了求解一般约束优化问题的一个SQP 方法,在一定的假设条件下证明了该方法具有全局收敛性和局部超线性收敛性.     

逐次二次规划法求解化工流程优化问题的研究

以逐次二次规划（ＳＱＰ）为核心所开发的化工流程优化方法虽已取得不少进展，但 还存在两个方面的问题：原问题中相容的非线性约束在化为二次规划的线性约束时会出 现不相容的情况；未知变量的标度系数难以确定。为了提高ＳＱＰ的有效性及可靠性， 本文对它作了进一步的探讨，并提出了解决方法。通过对一个闪蒸系统实例的计算分 析．证实了提出的改进算法是较为有效的。     

基于智能混合算法的经济调度问题及其参数调整方法

 带阀点效应的经济调度问题,属非凸集的发电成本最小化问题,具有不连续、不可微分且易陷入局部最优解。为了获得整体近似最优解,提出采用蚁群算法,搜索发电机可运行状态的最优组合,对蚁群算法的数学模型进行分析,讨论算法参数的调整方法,给出具有普遍意义的收敛性定理。在此求解过程中,以每只蚂蚁来表示符合限制条件的某个可运转状态的发电机组合并以序列二次规划法来求解传统的经济调度问题。通过三部机组的数值模拟,验证其正确有效性。     

简约Hesse序列二次规划方法研究进展

简约Ｈｅｓｅ序列二次规划方法是８０年代末兴起的大型过程系统非线性规划求解技术，系统地介绍了这一技术的研究现状及序列二次规划方法的基本原理，详细讨论了以不同变量分解技术为核心的各种简约Ｈｅｓｅ序列二次规划方法的特点．     

浅谈序列二次规划方法及其相容性问题的处理

讨论了序列二次规划方法解决约束优化问题的三类方法,Wilson方法,Wilson-Han方法和WHP方法,并针对SQP-信赖域子问题相容性提出了四种解决方案,从而在很大程度上避免了子问题相容性对算法带来的影响。     

新的结合非线性互补问题函数的逐步二次规划滤子算法

对于结合非线性互补问题(nonlinear complementary problem,NCP)函数的逐步二次规划(sequential quadratic programming, SQP)滤子算法,提出一种新方法来构造滤子,目的是为了使滤子的接受条件更宽松,降低进行可行性恢复的机率.对于改变滤子构造后会引起的滤子点数量过多的问题,又给出一种限制滤子点数量的办法.另外,通过一些数值例子对这种新算法进行检验,事实证明这种算法是有效的.     

考虑经济性和时效性的配送中心选址模型研究

为提高物流系统的服务水平,对具有经济性和时效性的配送中心选址问题进行了研究.以经济费用最小为目标,将客户对送货时间的要求转化为时效性约束条件,构造配送中心选址模型.讨论了求解该选址问题的优化算法——序列二次规划算法(SQP).通过实际算例对选址模型和求解算法的可行性进行了检验.算例结果表明:模型和算法能很好地解决有时效性约束的配送中心选址问题,对提高物流系统的运作效率有积极的意义.     

时滞积微分系统最优参数选择问题的一致算法

文章讨论了带时滞项的积微分系统最优参数选择问题,并利用变分法推导出目标函数的梯度公式,将最优参数选择问题当成最优化问题利用逐步二次规划法（SQP）进行数值求解,并给出具体的算法．