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A superlinearly Convergent Combined PhaseⅠ-PhaseⅡ Subfeasible Method

Systems Science and Systems Engineering 1994年第2期4卷 104-111页

作者： JIAN Jinbao(Mathematics and Information Science Department of Guangxi University,Nanning 530004, Guangxi)

This paper presents a new algorithm for optimization problems with nonlinear inequality constricts. At each iteration, the algorithm generates the search direction by solving only one quadratic programming (QP), and then making a simple correction for the solution of the QP, moreover this new algorithm needn’t to do searching. The other advantage is that it may not only choose any point in En as a starting point, but also escape from the complex penalty function and diameter. moreover the iteration point will be a feasible descent sequence whenever some iteration point gets into the feasible region. So we call it subfeasible *** mild assumptions,the new algorithm is shown to possess global and two step superlinear convergence.

关键词： constrained optimization quadratic programming phase Ⅰ-hase Ⅱ global and superlinear convergence arbitrary starting point subfeasible method.

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A globalLY AND superlinearLY CONVERGENT TRUST REGION METHOD FOR LC^1 OPTIMIZATION PROBLEMS

引用

Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities) 2001年第1期16卷 72-80页

作者： Zhang Liping Lai Yanlian Institute of Applied Mathematics,Academia Sinica,Beijing 100080. Institute of Applied Mathematics Academia Sinica Beijing

A new trust region algorithm for solving convex LC 1 optimization problem is *** is proved that the algorithm is globally convergent and the rate of convergence is superlinear under some reasonable assumptions.

关键词： LC 1 optimization problem global and superlinear convergence trust region method.

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