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Convergence of an augmented Lagrange algorithm for nonlinear optimizations with second-order cone constraints

Frontiers of Mathematics in China 2022年第1期17卷 149-170页

作者： Jin GUO Suxiang HE School of Science Wuhan University of TechnologyWuhan 430070China

An augmented Lagrange algorithm for nonlinear optimizations with second-order cone constraints is proposed based on a Lowner operator associated with a potential function for the optimization problems with inequality *** favorable properties of both the Lowner operator and the corresponding augmented Lagrangian are *** under some mild assumptions,the rate of convergence of the augmented Lagrange algorithm is studied in detail.

关键词： Potential function Lowner operator augmented Lagrange algorithm nonlinear second-order cone optimizations

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