文件名称：稀疏非线性优化器
文件大小：2.1MB
文件格式：RAR
更新时间：2015-11-21 05:22:04
nlp
（稀疏非线性优化器）用约束雅克比矩阵的稀疏性并保持有限存储拟牛顿近似 拉格朗日的Hessian矩阵。当负曲率出现时，一种新方法用于更新 。QP子问题采用惯性控制简约Hessian有效集法。该方法允许变量在目标和约束函数中呈线性。（有限存储Hessian矩阵半正定）。其他特征包括使用松弛程序来处理不可行非线性约束、在工作集的零空间中使用良态非正交基QP（由稀疏秩校正LU因子辅助）、QP子问题的提前终止以及对缺失梯度的有限差分估计。
【文件预览】：
nlp
----snsolve.m(882B)
----snoptcmex.mexglx(877KB)
----sntoy.out(7KB)
----snoptmain.out(7KB)
----.cvsignore(15B)
----Contents.m(4KB)
----snseti.m(470B)
----snprintfile.m(720B)
----snopt.m(6KB)
----snoptcmex.mexw64(703KB)
----snprint.m(814B)
----sngeti.m(328B)
----snset.m(526B)
----snJac.m(300B)
----snsummary.m(577B)
----snoptcmex.mexmaci(1.17MB)
----examples()
--------hsmain()
--------.cvsignore(17B)
--------t1diet()
--------snmain()
--------sntoy()
----snsetStatus.m(542B)
----sngetStatus.m(553B)
----snscreen.m(677B)
----snspec.m(344B)
----snoptmain3.out(12KB)
----sngetc.m(330B)
----snsolvemain.out(7KB)
----snoptmain2.out(7KB)
----runAllExamples.m(2KB)
----snfindG.m(598B)
----t1diet.out(6KB)
----snsetr.m(466B)
----snwrapper.m(244B)
----hsmain.out(8KB)
----setpath.m(341B)
----snsolvemain.sum(2KB)
----sntoy2.out(8KB)
----snget.m(315B)
----snoptcmex.mexw32(588KB)
----snoptcmex.mexmaci64(636KB)
----README(678B)
----snoptcmex.mexa64(1.09MB)
----snoptmain3.sum(3KB)
----sngetr.m(328B)