本学位论文针对非线性不等式约束优化问题,提出了一个带简单二次约束的序列二次约束二次规划(SSQCQP)强次可行算法。算法的初始点可以任意选取,通过求解一个目标函数是凸二次的、带简单二次约束的子问题产生主搜索方向。该子问题可以转化为一个二阶锥规划,然后采用锥规划软件快速有效地求解。　　 为了克服Maratos效应,通过求解一个线性方程组(SLE)产生高阶修正方向。在曲线搜索时,首先设计了一个试探步,由此不仅简化了理论分析,而且在数值实验上也减少了计算量,相应地节省了CPU时间。　　 本文提出了一个新的可以保证步长为1的二阶逼近条件(SOAC),它与一般的二阶逼近条件具有相同的形式,但比强二阶逼近条件弱。在一定的条件下,又退化为一般的二阶逼近条件。　　 本文在MFCQ约束规格成立的条件下,证明了算法具有全局收敛性。验证了算法在有限步迭代后,迭代点恒落入可行域。在不需要严格互补的较弱的假设条件下,证明了算法的强收敛性和超线性收敛性。最后,对算法做了初步的数值试验,其结果显示新建立的算法是有效的。