A QP-free algorithm without a penalty function or a filter for nonlinear general-constrained optimization

Li, Jianling; Yang, Zhen-Ping

doi:10.1016/j.amc.2017.08.013

Cited by 7 publications

(3 citation statements)

References 39 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…As a result, the solution of the problem is reduced to solving systems of equations. So, in [13], three systems of linear equations are solved at each iteration to search for the direction of argument changes, after which a linear search is performed in the given direction. In [14], the solution of the nonlinear programming problem is reduced to solving the linear programming problem by the simplex method.…”

Section: Literature Review and Problem Statementmentioning

confidence: 99%

Development of iterative algorithms for solving the inverse problem using inverse calculations

Gribanova

2020

EEJET

View full text Add to dashboard Cite

Запропоновано ітераційні алгоритми розв'язання зворотної задачі, представленої у вигляді задачі квадратичного програмування, розроблені шляхом модифікації алгоритмів, заснованих на механізмі зворотних обчислень. Ітераційні алгоритми полягають у послідовній зміні значень аргументів за допомогою ітераційних формул до досягнення функцією величини, найбільш відповідної обмеженню. При цьому розглянуто два варіанти вирішення задачі: шляхом визначення найкоротшої відстані до лінії заданого рівня, що визначається обмеженням, і шляхом руху вздовж градієнта. Даний підхід також був адаптований для вирішення оптимізаційних завдань нелінійного програмування більш загального вигляду. Розглянуто вирішення чотирьох завдань: формування випуску продукції та складських витрат, оптимізація портфеля цінних паперів та складських витрат при заданому обсязі закупівель. Показано, що одержувані при використанні ітераційний алгоритмів рішення узгоджуються з результатом використання класичних методів (множників Лагранжа, штрафів), стандартної функції математичного пакету MathCad. При цьому найбільша ступінь відповідності була отримана за допомогою методу на основі побудови лінії рівня, метод на основі руху вздовж градієнта є більш універсальним. Перевагою алгоритмів є більш проста комп'ютерна реалізація ітераційних формул, можливість отримати рішення за менший час в порівнянні з відомими методами (наприклад, методом штрафів, що вимагає багаторазової оптимізації модифікованої функції зі зміною штрафного параметра). Алгоритми можуть бути також використані для вирішення інших завдань нелінійного програмування представленого виду. Стаття може бути корисна для фахівців, які здійснюють вирішення завдань в області економіки, а також розробку програмних систем підтримки прийняття рішень Ключові слова: зворотні обчислення, оптимізація функції, нелінійне програмування, градієнтний метод, зворотна задача

show abstract

Section: Literature Review and Problem Statementmentioning

confidence: 99%

Development of iterative algorithms for solving the inverse problem using inverse calculations

Gribanova

2020

EEJET

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…There are many methods for solving constrained optimization. 16,17 Traditional global optimizations such as genetic algorithms and particle swarm algorithms are the best tools to solve such problems, [18][19][20] but their search and convergence accuracy have yet to be improved. BBO 21 is one of the best intelligent optimization algorithms for global optimization.…”

Section: First Stagementioning

confidence: 99%

Parameter optimization of a motorized spindle lubrication system using biogeography-based optimization

Zhang

et al. 2019

Advances in Mechanical Engineering

View full text Add to dashboard Cite

Using response surface methodology, two-target parameter mathematical models for a 100MD60Y4 motorized spindle are established using biogeography-based optimization. Air supply pressure, fuel supply rate, and oil supply interval are the independent variables, while the spindle temperature increase and oil mist PM 2.5 cumulative volume distribution percentage are the response variables. Biogeography-based optimization is used to find a set of optimal lubrication system parameters with the constraint of a small temperature increase in the motorized spindle at 30,000 r/min while considering the influence of oil mist particle size on environmental quality. After lubrication system parameter optimization, comparing the particle size distribution density and temperature increase between the biogeography-based optimization model's calculated values and the experimental test results, the errors were 1.8% and 1.17%, respectively.

show abstract

“…Furthermore, to improve the convergence properties and numerical performance, many efforts have been made for research on SSLE-type (or QP-free) algorithms, in Refs. [14][15][16][17][18]. In fact, a feasible point is required to initialize the algorithm for the methods of feasible direction [6,[11][12][13][14][15], to overcome such kind of difficulty in a more general context, Jian and his collaborators proposed a method of strongly sub-feasible directions (MSSFD), see [18][19][20] and [21,Chapter 2].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

A SSLE-Type Algorithm of Quasi-Strongly Sub-Feasible Directions for Inequality Constrained Minimax Problems

Jian¹,

null²,

Zhang³

2023

JCM

View full text Add to dashboard Cite

In this paper, we discuss the nonlinear minimax problems with inequality constraints. Based on the stationary conditions of the discussed problems, we propose a sequential systems of linear equations (SSLE)-type algorithm of quasi-strongly sub-feasible directions with an arbitrary initial iteration point. By means of the new working set, we develop a new technique for constructing the sub-matrix in the lower right corner of the coefficient matrix of the system of linear equations (SLE). At each iteration, two systems of linear equations (SLEs) with the same uniformly nonsingular coefficient matrix are solved. Under mild conditions, the proposed algorithm possesses global and strong convergence. Finally, some preliminary numerical experiments are reported.

show abstract

A QP-free algorithm without a penalty function or a filter for nonlinear general-constrained optimization

Cited by 7 publications

References 39 publications

Development of iterative algorithms for solving the inverse problem using inverse calculations

Development of iterative algorithms for solving the inverse problem using inverse calculations

Parameter optimization of a motorized spindle lubrication system using biogeography-based optimization

A SSLE-Type Algorithm of Quasi-Strongly Sub-Feasible Directions for Inequality Constrained Minimax Problems

Contact Info

Product

Resources

About