罰函數法:

缺點： 近似解，要求極大罰函數值， 使方程組條件數變差。

優點： 計算量不大，實現最簡單。

Lagrangian乘數法:

缺點： 增加了計算變量（計算量增加），方程性能變差（參見式（2.3）,可以看出其導入了零對角項，該方程變為非正定方程）。

優點： 精確解。

遞增Lagrangian乘數法:

缺點： 需要迭代求解Lagrangian乘數（計算量增加）。

優點： 回避了計算變量的增加；選用合適的罰函數值時，可以回避或減緩方程組條件數的惡化；對于接觸問題解析來說，可以利用此方法把非對稱的接觸剛性矩陣對稱化，大幅度節省內存和計算時間。

內點法:

缺點： 不能處理初始點已經位于接觸面內的問題；采用primal-dual算法增加了計算變量；需要迭代求解。

優點： 內點法應用于接觸問題解析主要是其可以回避解析過程中，接觸點—〉非接觸-〉接觸，即所謂接觸active set的變化問題，因為該方法對接觸面附近的所有點都加上了約束。因此可以期待其提高計算的收斂性。

閱讀原文