非光滑优化的强次可行方向邻近点束求解方法

通过引入新型邻近点参数修正策略及搜索方向子问题,提出一个求解非光滑优化的强次可行方向邻近点束方法.该方法稳定性好,能保证迭代点的强次可行性,且具备全局收敛性.     

约束优化问题稳定序列二次规划方法研究综述

稳定序列二次规划(sSQP)方法由于在求解病态或退化约束优化问题获得理论与数值的突破性进展而备受关注,重要成果频繁问世.本文对近期国际上若干重要sSQP方法及其思想进行概述,包括罚函数型sSQP方法,滤子型sSQP方法和非精确恢复(IR)型sSQP方法等,并对约束优化问题sSQP方法的进一步研究进行探索性思考.     

两类线性系统的两个优化算法

在没有任何假设的条件下研究一般线性等式与不等式组和带广义界的线性等式的求解，利用最优化方法的思想建立了两个算法．方法仅需计算一个投影矩阵，迭代步长恒等于１．证明了这两个算法较强的整体收敛性     

超线性收敛可行方法的研究进展Ⅰ:SQP类方法

非线性约束最优化的超线性收敛可行方法是一个具有重要理论意义和实用价值的研究方向，最近该方向得到广泛而深入的研究，获得一系列新的研究成果，如SQP类方法、序列线性方程组类方法和显式搜索方向类方法。本文介绍可行SQP类方法的最近研究成果，并采用一个拓广的SQP模型统一分析各种算法的超线性收敛性。     

Hooke-Jeeves方法在简单约束优化中的推广

分别将无约束优化的线搜索和离散步Hooke-Jeeves算法推广到带广义界的简单约束优化,产生2个新算法,得到可行区间的计算公式．在适当条件下,证明线搜索的Hooke-Jeeves算法推广后仍具有全局收敛性,算法有效数值试验表明2个算法均是有效的．     

关于高校开设公共选修课--"运筹学"的一些想法

指出目前高校学生存在知识面过窄过专的现状,介绍运筹学的主要内容,并阐述了高校开设"运筹学"选修课的必要性以及重要意义.     

最优化问题广义投影下的广义次可行方向算法

利用广义投影技术和次可行方向法思想建立了非线性等式与不等式约束最优化问题的一个算法，它采用广义投影代替了传统的转轴运算，而且广义投影阵只由ε－积极约束函数的梯度产生，对于不等式约束的辅助优化问题，该算法是一个次可行方向类算法，称之为广义次可行方向法，算法在较弱的条件下具有全局收敛性。     

非线性规划含三个参数的一族梯度投影法

利用偏斜梯度给出非线性不等式约束规划的含３个参数的一族梯度投影法．证明了方法的全局收敛性，并分析了算法族的几个有价值的特例．     

非线性规划问题的一个全局收敛的次可行方向法

本文给出非线性不等式约束最优化问题的一个初始点可行取的算法，利用梯度投影构造搜索方向，并使用符号函数对搜索方向和搜索函数进行有效的控制，使得一旦迭代点进入了可行域，其后的方向将成为可行下降方向，搜索函数将由罚函数变为原问题的目标函数（故称之为次可行方向法）在较为温和的条件下证明了方法的全局收敛性，及罚参数只需进行有限次调整。     

非线性规划的一个超线性收敛算法

本文利用系列二次规划技术,给出非线性规划问题min{f(x)lA_1x=b~1,A_2x=b~2}的一种可行方向法。在一定的假设下证明了算法的全局收敛性和超线性收敛速度。