根据给定的文章摘要和部分正文内容，我们可以提炼出以下关键知识点：
### 非线性最优化中的可行序列等式约束二次规划算法
#### 1. 算法背景与目的
- **背景**：非线性最优化问题是数学优化领域中的一个重要分支，涉及到寻找一组变量的值，使得某一目标函数达到最小（或最大）值，同时满足一系列约束条件。在实际应用中，这类问题广泛存在于工程设计、经济管理等多个领域。
- **目的**：提出一种新的可行序列等式约束二次规划算法，旨在解决非线性不等式约束优化问题，并提高算法的计算效率。
#### 2. 算法特点
- **算法创新点**：
- 该算法在每次迭代过程中只需求解三个相同规模的仅含等式约束的二次规划问题，必要时求解一个辅助的线性规划问题，这大大降低了计算复杂度。
- 通过改进传统的序列二次规划(SQP)算法，解决了由于二次子规划仅含等式约束而引起的近似乘子不具有非负性的缺点。
- **适用范围**：适用于非线性不等式约束优化问题。
#### 3. 算法流程
- **初始化**：选择初始点、初始正定矩阵、参数等。
- **计算近似积极约束集**：通过对当前点进行分析，确定哪些约束是活跃的，哪些是非活跃的。
- **计算搜索方向**：基于确定的积极约束集，通过求解特定的等式约束二次规划问题得到搜索方向。
- **更新**：根据搜索方向更新当前点，并重复以上步骤直到满足终止条件。
#### 4. 收敛性分析
- **全局收敛性**：在一定的假设条件下，该算法能够保证全局收敛，即无论初始点如何选择，都能找到一个收敛的解。
- **超线性收敛性**：在更严格的假设下，算法不仅能够收敛，而且还具有超线性收敛的速度，这意味着随着迭代次数的增加，解的精确度将以超过线性的速度提高。
#### 5. 数值实验结果
- **有效性验证**：通过对比实验，证明了该算法的有效性和优越性。实验证明，新算法不仅计算量较小，而且能够快速收敛到最优解附近。
### 结论
本文介绍的可行序列等式约束二次规划算法是一种高效解决非线性不等式约束优化问题的方法。通过将传统的SQP算法与等式约束二次规划相结合，有效地提高了算法的计算效率，并保证了算法的良好收敛性能。此外，通过数值实验验证了该算法的有效性和实用性，表明它在实际应用中具有很高的价值。
