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提出了一个求解退化约束优化问题的可行SQP算法,在该算法的每一次迭代，通过求解一个二次规划子问题得到可行下降方向，为克服Maratos效应，高阶修正方向通过求解另一个二次规划子问题得到,在合适的条件下，证明了该算法的全局收敛性和超线性收敛速度，最后给出了一些初步的数值结果。
一个求解退化约束优化问题全局和超线性收敛的可行SQP算法
【摘 要】
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提出了一个求解退化约束优化问题的可行SQP算法,在该算法的每一次迭代，通过求解一个二次规划子问题得到可行下降方向，为克服Maratos效应，高阶修正方向通过求解另一个二次规划子
【机 构】
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湖南商学院信息学院
【出 处】
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湘潭大学自然科学学报
【发表日期】
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2010年2期
【基金项目】
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湖南省教育厅科研一般项目（09C565）
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