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A penalty-free method with line search for nonlinear equality constrained optimization

机译：线性等式约束优化的线搜索无惩罚方法

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A new line search method is introduced for solving nonlinear equality constrained optimization problems. It does not use any penalty function or a filter. At each iteration, the trial step is determined such that either the value of the objective function or the measure of the constraint violation is sufficiently reduced. Under usual assumptions, it is shown that every limit point of the sequence of iterates generated by the algorithm is feasible, and there exists at least one limit point that is a stationary point for the problem. A simple modification of the algorithm by introducing second order correction steps is presented. It is shown that the modified method does not suffer from the Maratos' effect, so that it converges superlinearly. The preliminary numerical results are reported.
机译：为解决非线性等式约束优化问题，提出了一种新的线搜索方法。它不使用任何惩罚函数或过滤器。在每次迭代中，确定试验步骤，以便充分降低目标函数的值或约束违反的度量。在通常的假设下，表明由算法生成的迭代序列的每个极限点都是可行的，并且至少存在一个极限点，该极限点是问题的固定点。通过引入二阶校正步骤，对算法进行了简单的修改。结果表明，改进后的方法不受Maratos效应的影响，因此具有超线性收敛性。报告了初步的数值结果。

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