一种基于非均匀惩罚因子的序列无约束最优化外点新算法

摘要

增广拉格朗日乘子方法(Augmented Lagrange multiplier method)是拉格朗日乘子方法(Lagrange multiplier method)的推广,它是一种序列无约束的最小化技术,包括内点法和外点法,内点法适用于仅有不等式约束的情形,其主要思想是对违背可行性的约束给予一个惩罚。传统的做法是:对所有约束以相同的罚因子,自适应调整Lagrange乘子。提出了一种非均匀惩罚的自适应更新罚因子的方法,即根据近似解对约束违反的严重程度施行不同惩罚的新方法。算例表明,本方法是有效的。