본 연구에서는 공학의 최적화문제 해석에서 우수한 성능을 보인 반복 이차 계 획법(recursive quadratic programming)을 개인용 전산기에 맞도록 개발하였다. Wilson이 제안한 RQP 알고리즘은 뉴톤 방법의 일종으로 실용화 단계에서 많은 수정 보 완이 되었다. 동류의 알고리즘 중 활성화 제약 조건 방책을 제안한 Pshenichny의 선 형화 기법이 공학의 최적화문제에 사용되어 좋은 결과를 얻어, 이 알고리즘의 수치적 성능을 높이기 위한 노력이 계속되었다.그러나 이 알고리즘은 사용되는 매개 변수 들에 따라 수치적 성능이 달라 진다. 따라서 대형전산기에서만 수행된 매개변수들의 변화에 따른 수치성능을 개인용 전산기에서 수행하여 성능을 검토하며 적절한 정보를 제시하고, 이를 대형 전산기에서의 결과와 비교하였다.