過濾算法

過濾算法的特點是不需要罰因子和效益函數,它利用一種稱之為“濾子”的集合來協調可行性和最優性,從而保證全局收斂性.

過濾算法是一種迭代算法.該算法將非線性優化問題轉化為一個雙目標優化問題,即分別最小化可行性違法度和目標函數值.其中又偏重於改善可行性.在每一個迭代點都通過某種方法（信賴域,SQP等）獲得一個嘗試步,若該嘗試步至少能改善可行性和最優性兩者之一,則判定該嘗試步能被濾子接受,接下來再考察其充分下降性.

當算法遇到子問題不相容等困難時,就進入一種叫做可行性恢復的階段.可行性恢復階段主要致力於改善可行性,實際上就是一個無約束優化問題.當問題解決後,算法回到過濾算法程序.