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A multiplier active-set trust-region algorithm for solving constrained optimization problem

机译：求解约束优化问题的乘数有效集信任域算法

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A new trust-region algorithm for solving a constrained optimization problem is introduced. In this algorithm, an active set strategy is used together with multiplier method to convert the computation of the trial step to easy trust-region subproblem similar to this for the unconstrained case. A convergence theory for this algorithm is presented. Under reasonable assumptions, it is shown that the algorithm is globally convergent. In particular, it is shown that, in the limit, a subsequence of the iteration sequence satisfies one of four types of stationary conditions. Namely, the infeasible Mayer-Bliss conditions, Fritz John's conditions, the infeasible Fritz John's conditions or KKT conditions. Preliminary numerical experiment on the algorithm is presented. The performance of the algorithm is reported. The numerical results show that our approach is of value and merit further investigation.
机译：提出了一种新的求解约束优化问题的信赖域算法。在该算法中，将主动集策略与乘数方法一起使用，以将试验步骤的计算转换为类似于无约束情况的简单信任区域子问题。提出了该算法的收敛理论。在合理的假设下，证明了该算法是全局收敛的。特别地，示出了在极限情况下，迭代序列的子序列满足四种类型的稳态条件之一。即，不可行的Mayer-Bliss条件，Fritz John's条件，不可行的Fritz John's条件或KKT条件。对该算法进行了初步的数值实验。报告了该算法的性能。数值结果表明，我们的方法是有价值的，值得进一步研究。

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