RQP方法是由Bartholomew—Biggs等人发展起来的解决非线性规划的一种方法,即将增广Lagrange函数的局部极小点的一阶优化条件转化为一个非线性系统。本文提供了一种通过求解建立在增广Lagrange函数基础上的二次规划子问题得到搜索方向,从而解决约束优化问题的新的算法,它避免了罚因子趋向于无穷的不利因素,并利用Fletcher精确罚函数作为价值函数,并引进其近似方向导数,以避免计算二阶导数。本文证明了此种算法的全局收敛性和局部超线性收敛性,同时提供了一些数值结果。