序列二次规划（SequentialQuadraticProgramming，简称SQP）算法是一种用于求解非线性约束优化问题的数值优化方法。它通过将原问题转化为一系列二次规划（QP）子问题来逐步逼近最优解。SQP算法在每次迭代中构建目标函数的二次近似和约束条件的线性近似，然后求解这个QP子问题以确定搜索方向和步长。由于其高效的收敛速度和良好的数值稳定性，SQP算法广泛应用于工程优化、经济模型和机器学习等领域。该算法的核心优势在于能够有效处理等式和不等式约束，适用于中小规模的非线性优化问题。