大规模伪凸二次规划的一种分解算法

对于大规模的具有伪凸目标函数的二次规划问题，本文提出一种分解算法。同时给出该算法的收敛性证明，并指出该算法使主问题的可行域始终保持在一个最小的广义单纯形上。