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A Globally Convergent Line Search Filter SQP Method for Inequality Constrained Optimization

机译:不等式约束优化的全局收敛线搜索滤波器SQP方法

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摘要

A line search filter SQP method for inequality constrained optimization is presented. This method makes use of a backtracking line search procedure to generate step size and the efficiency of the filter technique to determine step acceptance. At each iteration, the subproblem is always consistent, and it only needs to solve one QP subproblem. Under some mild conditions, the global convergence property can be guaranteed. In the end, numerical experiments show that the method in this paper is effective.
机译:提出了一种不等式约束优化的线搜索滤波器SQP方法。该方法利用回溯线搜索过程来生成步长,并利用滤波技术的效率来确定步长可接受性。在每次迭代中,子问题始终是一致的,只需要解决一个QP子问题。在某些温和条件下,可以保证全局收敛性。最后,数值实验表明该方法是有效的。

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