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本文结合广义投影技术和强次可行方向法的思想，给出了一个新的求解不等式约束优化问题的序列二次规划算法。
算法引入了一个新的Armijo型步长搜索，它可从任意初始点开始，而且在有限步之内可产生一个可行点，之后自动变为一个可行下降方向算法。在每次迭代中仅需要求解一个二次子规划，并且两个修正方向均由显式产生，因此每一步迭代的计算量相对较小。
在不需要严格互补的温和条件下，我们证明了算法的全局收敛性和超线性收敛性。初步的数值试验说明本文提出的算法是有效的，而且数值稳定性好。