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Erschienen in: Journal of Applied Mathematics and Computing 5/2023

30.08.2023 | Original Research

Global convergence of a class new smooth penalty algorithm for constrained optimization problem

verfasst von: Wenling Zhao, Ruyu Wang, Daojin Song

Erschienen in: Journal of Applied Mathematics and Computing | Ausgabe 5/2023

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Abstract

In this paper, a class of smooth penalty functions is proposed for constrained optimization problem. It is put forward based on \(L_p\), a smooth function of a class of exact penalty function \({\ell _p}~\left( {p \in (0,1]} \right) \). Based on the class of penalty functions, a penalty algorithm is presented. Under the very weak condition, a perturbation theorem is set up. The global convergence of the algorithm is derived. This result generalizes some existing conclusions. Finally, numerical experiments on two examples demonstrate the effectiveness and efficiency of our algorithm.

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Metadaten
Titel
Global convergence of a class new smooth penalty algorithm for constrained optimization problem
verfasst von
Wenling Zhao
Ruyu Wang
Daojin Song
Publikationsdatum
30.08.2023
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
Journal of Applied Mathematics and Computing / Ausgabe 5/2023
Print ISSN: 1598-5865
Elektronische ISSN: 1865-2085
DOI
https://doi.org/10.1007/s12190-023-01911-6

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