英文
constrained function method
简介
亦称序列无约束极小化技术.是将求解约束非线性规划问题转化为求解一系列无约束最优化问题的方法.考虑约束非线性规划问题(NP)
其中X={x∈Rn|gi(x)≤0，i=1，2，…，p;hj(x)=0，j=1，2，…，q}是(NP)的可行域.将有约束的问题(NP)转化为无约束极小化问题求解的原始想法是：设法适当地加大不可行点处的目标函数值，使不可行点不能成为相应无约束极小化问题的最优解.具体地说，是预先选定一个很大的数M，并对可行域X构造如下的制约函数：
然后，利用P(x)作一个(NP)的增广目标函数F(x)=f(x)+P(x).由于在可行点处F(x)的值与f(x)的值相同，而在不可行点处对应的F(x)值很大，所以，相应的以增广目标函数为目标函数的无约束极小化问题min F(x)的最优解，必定也是约束非线性规划问题(NP)的最优解.这类利用制约函数将求解问题(NP)转化为求解无约束极小化问题的方法称为制约函数法.制约函数有惩罚函数和障碍函数两种.对应于这两种函数有求解约束非线性规划问题的外点法和内点法.此外，还有序列加权因子法.