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本学位论文研究线性约束非凸分块优化，此类问题在数据挖掘，信号处理，无线网络和智能电网供应等重要领域有着十分广泛的应用.由于本学位论文研究的问题的目标函数具有可分结构，因此，探究其特殊有效的求解思想和方法，具有重要的科学意义和应用价值. 乘子交替方向法(ADMM)是求解大规模凸两分块优化问题的有效方法之一，具有分解降维和构造简单之特点.序列二次规划(SQP)思想是研究和构建光滑非凸优化数值效果好，收敛速度快的算法的重要途径，尤其是对中小规模问题.本学位论文基于乘子交替方向法(ADMM)和序列二次规划(SQP)方法思想，着力研究线性约束非凸分块优化问题的新型高效算法.首先，针对两分块优化问题，以序列二次规划思想为主线，在其二次规划(QP)子问题的求解中引入ADMM思想，将QP分解为相互独立的小规模QP求解.然后，借助以增广拉格朗日函数为效益函数的Armijo线搜索产生新的迭代点，构建了问题的一个新型ADMM-SQP算法.在较弱的条件下，分析算法通常意义下的全局收敛性.其次，将两分块优化扩展到研究多分块优化问题，建立其全局收敛的ADMM-SQP算法.最后借助MATLAB对算法进行了初步数值试验，验证了算法的数值有效性。