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拉格朗日——牛顿法的一个局部超线性收敛算法
引用本文:李树冬[] 桂胜华[]. 拉格朗日——牛顿法的一个局部超线性收敛算法[J]. 上海师范大学学报(自然科学版), 2006, 35(4): 20-25
作者姓名:李树冬[] 桂胜华[]
作者单位:上海商学院基础教学部,上海,200235;上海第二工业大学理学院,上海,201209
基金项目:国家自然科学基金;上海市教委资助项目
摘    要:桂胜华等曾提出含弱互补函数的不等式约束最优化问题的拉格朗日一牛顿法和拟牛顿法,但算法中计算Hesse矩阵的工作量较大,且该算法仅能解不等式约束最优化问题.论文改进了桂胜华等的算法,用拟牛顿公式代替了Hesse矩阵,并把解不等式约束最优化问题推广到既含不等式约束又含等式约束最优化问题;证明了此算法具有全局收敛性和局部超线性收敛性.

关 键 词:KKT点  拟牛顿法  约束非线性规划  超线性收敛
文章编号:1000-5137(2006)04-0020-06
收稿时间:2006-02-26
修稿时间:2006-02-26

A superlinear convergent algorithm of the Lagrange-Quasi-Newton method
LI Shu-dong,GUI Sheng-hua. A superlinear convergent algorithm of the Lagrange-Quasi-Newton method[J]. Journal of Shanghai Normal University(Natural Sciences), 2006, 35(4): 20-25
Authors:LI Shu-dong  GUI Sheng-hua
Affiliation:1. Shanghai Business College, Shanghai 200235, China; 2. Shanghai Second Polytechnic University, Shanghai 201029, China
Abstract:In the paper of Gui Sheng - hua et al, a Lagrange-Newton Method with the slack NCP function was proposed for constraint optimization. In this paper, propose a new Lagrange-Quasi-Newton method with the slack NCP function for inequality constraint optimization. Use the Quasi-Newton method instead of the Hessian matrix in the new method. The method is globally convergent and superlinear convergence rate.
Keywords:KKTpoint   Quasi-Newton method   constraint optimization   superlinear convergence rat
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