非线性规划问题的求解方法
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无约束非线性规划问题
有约束非线性规划问题
Matlab求解有约束非线性规划问题
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一维搜索
指寻求一元函数在某区间上的最优值点的方法。这类方法不仅有实用 价值，而且大量多维最优化方法都依赖于一系列的一维最优化。
逐次插值逼近法
近似黄金分割法（）
无约束最优化
指寻求 n元实函数f在整个n维向量空间Rn上的最优值点的方法。无约束最优化方法大多是逐次一维搜索的迭代算法。这些迭代算法的基本
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思想是：在一个近似点处选定一个有利搜索方向,沿这个方向进行一维寻查,得出新的近似点。然后对新点施行同样手续，如此反复迭代,直到满足预定的精度要求为止。根据搜索方向的取法不同，可以有各种算法。
最速下降法（负梯度法）
Newton法
共轭梯度法
拟Newton法
变尺度法
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（一）罚函数法（SUMT）
1、算法思想：
将有约束优化问题转化为一系列无约束优化问题进行求解.(Sequential Unconstrained Minimization Technique-SUMT）
2、算法类型：
外点法（外惩法）
内点法（内惩法）
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3、问题：
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、外点法（外部惩罚函数法）：
如何将此算法模块化？
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yes
No
外点法框图：
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、内点法（内部惩罚函数法）：
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内点法框图
yes
No
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