文档介绍：摘要传统的椒ㄐ枰Q≡衲骋缓鲜实姆:魑<壑岛J褂梅:ɑ约束度,这样就得到了一种新的滤子,于是通过把湃肼俗又形颐枪乖出了一种新的滤子惴ā8盟惴ǖ奶卣魇怯玫搅硕嗄勘暧呕锟刂频乃枷耄约束非线性规划问题是最优化领域中重要的研究课题,许多实际问题都可以归结为约束非线性规划问题。自从二十世纪七十年代后期,序列二次规划成为解非线性最优化问题的一种最常见、最有效的方法。滤子畛跏怯在刑岢龅摹J怯胄爬涤蛳嘟岷系囊恢炙惴ā在选择罚参数时通常罚因子需要有界,这个界值很难确定。为了避免罚参数带来的困难,在校庵执俗拥腟不需要使用罚函数作为价值函数,而是考虑滤子能否接受,这样可以避免由于罚参数选择而带来的困难。本文第一章介绍了约束非线性规划的一些基本的原理和结论,包括基本迭代公式,最优性条件和收敛速度,以及滤子方法的产生和发展等方面的内容;第二章给出了算法中滤子的构造,介绍了非线性互补函数亩ㄒ搴托灾剩在猅点处的非线性互补条件,我们对于每个迭代点可以构造出一个新的违反一个迭代点被接受当且仅当该点是否被滤子接受。在二次子问题不可行时,该算法需要可行性恢复阶段状卧赱中被提出N颐侵っ髁嗽诩偕杼跫拢庵新的滤子惴ň哂腥ň质樟残院统咝允樟残浴5谌率枪赜诖怂惴ǖ氖分析,我们通过编程实验算例得出了比较满意的数值结果,显示该算法是解决约束非线性规划的一种有效算法。第四章为本文的结论与展望。编程我们用到的是~软件,主要程序具体可见本文的附录。上海大学硕士学位论文
关键词:滤子逐步二次规划全局收敛性
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签名:冷牛导师签名****考弘签名::,稹⒍啵本论文使用授权说明原创性声明本人声明:,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,、使用学位论文的规定,即:学校有权保留论文及送交论文复印件,允许论文被查阅和借阅;:.占./,
窆危疲芏卢,幔第一章介绍琕保衛琕瑉∈保卅≤卅,,蔙”.,则称为掣上的范数。≯;㈣艻;§最优化方法中常用的数学基础知识映射帅:币籖被称为系陌敕妒鼻医龅彼阆旅娴奶跫阵姆妒齀輑,当映射㈣满足下面的条件时这些都是妒奶乩R话愕模杂趌≤ぁ蛄糠妒ㄒ逦对于矩阵范数可以有很多选择,因为矩阵集合震“”可以被看作是实值空间这一节我们将介绍一些在最优化方法中经常被用到的数学基础知识。,如果该映射还满足令工而,恐,⋯,%∈保恍┏S玫南蛄糠妒,所以,矩阵范数与一般的向量范数并没有本质的不同。因此,我们定义矩上海大学硕士学位论文』
㈣ч掣,百,⋯,掣—:,⋯,功,西蠨,刎如果賝,并且珏,其中。表示所有元素都为零的矩阵:酬彳省躀叫设/:秽,;∈∥和缸∈埃莖为闕的高阶无穷小·这里㈣是某一向量范数·矽矿缸刁存在。并且有如果存在口∈彤,使得设,:∥寸瑇危簦诘鉯处可微,则,在点Φ奶荻杂谌我鈉∈此外,:耙籖弧蔙簦诘悖淮Χ杂谧员淞客澹郑毛的各分量的偏导数都存在,则称函数г诘阃醮σ唤卓傻迹⑶;处一阶导数或梯度。则称函数/在点晌ⅲ⒊是在,在点;处的微分。下面的定理给出了微分和梯度之间的关系。
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