【摘 要】
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基于非线性约束优化问题,讨论了外罚函数法与广义Lagrange乘子法,并通过MATLAB编程实现了两种算法。实验表明:(1)广义Lagrange乘子法在迭代次数和收敛结果上优于外罚函数法且对
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71672013);四川省软件科学研究计划资助项目(2014ZR0016);四川省哲学社会科学重点研究基地-系统科学与企业发展研究中心(重点)资助项目(Xq141306)
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基于非线性约束优化问题,讨论了外罚函数法与广义Lagrange乘子法,并通过MATLAB编程实现了两种算法。实验表明:(1)广义Lagrange乘子法在迭代次数和收敛结果上优于外罚函数法且对初始点的选取要求不高;(2)广义Lagrange乘子法的罚因子的修正系数不宜过大,一般在区间(1,2)上取值,广义Lagrange乘子法更具优越性。最后,通过3个工业工程中的非线性规划实际问题说明乘子法比外罚函数法具有更广泛的实用性。
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