【摘 要】
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：目前,非线性约束优化算法主要有内点法和SQP方法.这两种方法各有优劣.从数值效果和计算的稳定性方面来讲,SQP方法是求解非线性约束优化问题的最有效的方法.但是在迭代过程中,
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：目前,非线性约束优化算法主要有内点法和SQP方法.这两种方法各有优劣.从数值效果和计算的稳定性方面来讲,SQP方法是求解非线性约束优化问题的最有效的方法.但是在迭代过程中,Hesse阵的存储和积极集指标集的变化对SQP方法的存储量和计算量有比较大的影响,而内点法在靠近最优解时,也会出现病态的情况.本文的算法研究以积极集预测为基础,结合内点法与SQP方法的一些优点,在算法初期选择表现较好的内点法,当迭代至得到满意的积极集预测时,选择更稳定的SQP方法,使迭代次数有一定的下降.在Matlab中的数值实验得到较好的结果,说明了这种结合的有效性.
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