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System and method for performing non-linear constrained optimization with an augmented lagrangian pattern search

机译:用增强的拉格朗日模式搜索执行非线性约束优化的系统和方法

摘要

An Augmented Lagrangian Pattern Search (ALPS) algorithm that attempts to solve a non-linear optimization problem subject to non-linear, linear, and, bound constraints is discussed. The present invention utilizes information from the linear and bound constraints, formulates sub-problems using Lagrange parameter estimates and appropriate penalty parameters (using a log barrier), and provides a robust update formulae for parameters which guides the algorithm towards a minimum. The present invention solves a general non-linear optimization problem without using any slack variables to convert the inequality constraints to equality constraints or equality constraints to inequality constraints.
机译:讨论了一种试图解决受非线性,线性和边界约束的非线性优化问题的增强拉格朗日模式搜索(ALPS)算法。本发明利用来自线性和边界约束的信息,使用拉格朗日参数估计和适当的罚分参数(使用对数屏障)来制定子问题,并为参数提供鲁棒的更新公式,其将算法推向最小。本发明解决了一般的非线性优化问题,而无需使用任何松弛变量来将不等式约束转换为等式约束或将等式约束转换为不等式约束。

著录项

  • 公开/公告号US8290892B1

    专利类型

  • 公开/公告日2012-10-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 RAKESH KUMAR;

    申请/专利号US20080247605

  • 发明设计人 RAKESH KUMAR;

    申请日2008-10-08

  • 分类号G06F17;G06N7/04;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 17:31:16

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