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首页> 外文期刊>Mathematical Programming >A globally convergent primal-dual interior-point filter method for nonlinear programming
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A globally convergent primal-dual interior-point filter method for nonlinear programming

机译：非线性规划的全局收敛原对偶内点滤波方法

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In this paper, the filter technique of Fletcher and Leyffer (1997) is used to globalize the primal-dual interior-point algorithm for nonlinear programming, avoiding the use of merit functions and the updating of penalty parameters.The new algorithm decomposes the primal-dual step obtained from the perturbed first-order necessary conditions into a normal and a tangential step, whose sizes are controlled by a trust-region type parameter. Each entry in the filter is a pair of coordinates: one resulting from feasibility and centrality, and associated with the normal step; the other resulting from optimality (complementarity and duality), and related with the tangential step.Global convergence to first-order critical points is proved for the new primal-dual interior-point filter algorithm.
机译：本文使用Fletcher和Leyffer（1997）的滤波技术对用于非线性规划的原对偶内点算法进行了全局化，避免了使用优值函数和惩罚参数的更新。从扰动的一阶必要条件分为正常和切线步长的对偶步长，其大小由信任区域类型参数控制。过滤器中的每个条目都是一对坐标：一个是由于可行性和集中性而产生的，并且与正常步骤相关;新的原对偶内点滤波算法证明了全局收敛到一阶临界点。

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