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New Convergent Algorithm for Solving a Class of Optimization Problems

机译：用于解决一类优化问题的新收敛算法

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A convergent algorithm is proposed for solving a class of optimization problems (P1), which can be broadly applied to engineering designs and stability analysis of nonlinear systems. By utilizing logarithmic characteristic and linearization technique, linear relaxation programming (LRP) about problem (P1) is established, through the successive refinement of the linear relaxation of the feasible region and the solutions of a series of linear relaxation programming (LRP), the proposed algorithm is convergent to the global minimum of the (P1). And finally the numerical results show the feasibility of the proposed algorithm.
机译：提出了一种用于解决一类优化问题（P1）的收敛算法，其可以广泛地应用于非线性系统的工程设计和稳定性分析。通过利用对数特性和线性化技术，通过连续改进可行区域的线性松弛和一系列线性松弛编程（LRP）的解决方案，建立了关于问题（P1）的线性松弛编程（LRP）。提出的算法是（P1）的全局最小值的会聚。最后，数值结果表明了所提出的算法的可行性。

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