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首页> 外文会议>Numerical linear algebra and optimization >A globally convergent, locally superlinearly convergent algorithm for equality constrained optimization
【24h】

A globally convergent, locally superlinearly convergent algorithm for equality constrained optimization

机译：等式约束优化的全局收敛，局部超线性收敛算法

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A new algorithm for equality constrained optimization is proposed, which solves a simple QP subproblem and an unconstrained piecewise quadratic subproblem at each iterate. The algorithm is a modification to the SQP method, but it can imporve deficiency of inconsistency of linearized constraints. Under mild condition, some global convergence results are proved. Under certain local assumptions, the algorithm generates identical iterates with SQP method. Thus, local superlinear convergence is a direct result. Some preliminary numerical results are also reported.
机译：提出了一种等式约束优化的新算法，该算法解决了一个简单的QP子问题和每个迭代中无约束的分段二次子问题。该算法是对SQP方法的修改，但可以改善线性约束不一致的缺陷。在温和条件下，证明了一些全局收敛的结果。在某些局部假设下，该算法使用SQP方法生成相同的迭代。因此，局部超线性收敛是直接结果。还报告了一些初步的数值结果。

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