2022年11月25日下午，上海科技大学王浩博士为凯发娱乐师生做了题为“Inexact Sequential Quadratic Optimization with Penalty Parameter Updates Within the QP Solver”的学术报告👨⚕️。报告由刘红英副教授主持🫓。
王浩博士首先介绍了问题的研究背景。序列二次规划(Sequential Quadratic Optimization, SQP)是求解非线性约束优化的基本方法🗜，但已有方法在最优性和可行性检测均衡方面存在局限性，由此导致SQP方法每次迭代需要求解两个或者更多个二次规划或者线性规划问题. 针对这个难题，他们使用了具有动态罚参数更新策略的精确罚函数。他们设计的在子问题求解器内进行罚参数更新的策略𓀇，使得确定的搜索方向能预测可行性和最优性两方面的进展。新算法每次迭代只需非精确求解一个二次规划问题即可完成不可行性检测与惩罚参数更新。 理论分析表明，算法不会不必要地修正惩罚参数🧗🏻，并且当给定问题可行时🙇🏽♀️，算法产生的点列收敛到最优解；不可行时则收敛到不可行驻点。
最后🔜🛀🏻，王浩博士分享了他们这一系列研究工作的思考过程👸🏼，并就此与参会师生展开热烈讨论🫅🏻🧑🔬。
