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An m-objective penalty function Algorithm Under Big penalty Parameters

Journal of Systems Science & Complexity 2016年第2期29卷 455-471页

作者： ZHENG Ying mENG Zhiqing SHEN Rui Basic College Ningbo Dahongying University College of Economics and management Zhejiang University of Technology

Some classical penalty function algorithms may not always be convergent under big penalty parameters in matlab software,which makes them impossible to find out an optimal solution to constrained optimization *** this paper,a novel penalty function(called m-objective penalty function) with one penalty parameter added to both objective and constrained functions of inequality constrained optimization problems is *** on the m-objective penalty function,an algorithm is developed to solve an optimal solution to the inequality constrained optimization problems,with its convergence proved under some ***,numerical results show that the proposed algorithm has a much better convergence than the classical penalty function algorithms under big penalty parameters,and is efficient in choosing a penalty parameter in a large range in matlab software.

关键词： Algorithm constrained optimization problem m-objective penalty function stability.

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