SQP Algorithm C++ code in VS2005 IDE
The Sequential Quadratic Programming (SQP) Algorithm
Given a solution estimate xk, and a small step d, an arbitrary numerical optimization problem can be approximated as follow:
f(xk+d)=f(xk)+[▽f(xk)] T*d + 1/2*(dT)[▽2f(xk)]*d+....
h(xk+d)=h(xk)+[▽h(xk)]T*d + 1/2*(dT)[▽2h(xk)]*d+.... = 0
g(xk+d)=g(xk)+[▽g(xk)]T*d + 1/2*(dT)[▽2g(xk)]*d+.... >= 0
where x=[x1,x2,…xk]T, d=[d1,d2,…dk]T
Form the linearly-constrained/quadratic minimization problem:
Minimize: f(xk)+[▽f(xk)]T*d + 1/2*(dT)[▽2f(xk)]*d
Subject to:
h(xk)+[▽h(xk)]T*d = 0;
g(xk)+[▽g(xk)]T*d >=0;
In the SQP loop, the approximate QP should be a convex Quadratic Programming, in which the matrix Q = ▽2f(xk) should be positive semidefinite, Q ≥ 0. Actually, the Q is the Hessian matrix of the function f(x) at the point xk.
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qq_26291185 :序列二次规划2018-10-10 -
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m0_37613096 :打开就能用2018-09-20
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飞象范式 :打开就能用2018-09-20
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hehe_shell :资源不错，参考学习了2017-06-22
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luhui_v :还好，可以用2014-11-25
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ndychenli :很好用，SQP的解释文档很管用2014-08-24
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