浅谈非线性无约束最优化问题的几种算法 详细？？ 当前我国高校学生干部社会 角色扮演问题研究韩 强（陕西理工学院，陕西 汉中 723001）【摘要】当前高校学生干部角色发生了异化，导致这一结果的原因除了社会不良风气，特别。
无约束最优化问题实际上是什么问题？ 最优解需要在整个空间中搜索。一维的变量就是整个实数轴上搜索。二维的变量就是整个平面中搜索。三维的变量就是在整个三维空间中搜索。以此类推。
有约束最优化问题，用matlab求解 假设最优时候的a1不等于a2，那么取a1'=a2'=max{a1，a2}将是更优的解。因此，最优时候的a1与a2必定相等。给定角加速度a时，加速时间越长那么转过的角度越多。在加速度不大于0.5g的约束下，加速时间最多可以是：加速与减速过程所转过的角度是a*t(a)^2，是个随a递减的函数。假设最优时候的角加速度为a，加速时间t(a)，那么可以增大a到某个值a'，加速时间为t(a')，使得a'*t(a')^2=at^2。因此，最优时候的加速时间必取到最大值。综上，可得最终优化式子：代码如下：g=9.8；r=.056；t=(a)(g^2/(4*r^2*a^4)-1/a^2)^(1/4)；f=(a)t(a)+22.2/a/t(a)；a=fminsearch(f，1e-6)；fprintf('a1=a2=f\\nt1=t3=f\\nt2=f\\n'，a，t(a)，22.2/a/t(a)-t(a))
matlab非线性约束最优化问题，希望给出代码？ 先建立M文件fun．m定义目标函数：function f=fun(x)f=((x(1)+1)^2+4*(x(2)-1.5)^2)*((x(1)-1.2)^2+0.4*(x(2)-0.5)^2)；再建立M文件mycon．m定义非线性约束：function[g，ceq]=mycon(x)g=[2*x(1)-x(1)*x(2)+5*x(2)-6；x(1)-x(2)+0.5；x(1)^2-4*x(2)^2+x(2)]；ceq=0；主程序为：x0=[0；0]；VLB=[0 0]；VUB=[]；[x，fval，exitflag，output]=fmincon('fun'，x0，[]，[]，[]，[]，VLB，VUB，'mycon2')结果为：x=0.5925 1.0925fval=1.6306exitflag=1output=iterations：5 funcCount：18 lssteplength：1 stepsize：8.6939e-007 algorithm：'medium-scale：SQP，Quasi-Newton，line-search' firstorderopt：3.2838e-008 constrviolation：1.6077e-011 message：[1x144 char]
求解无约束非线性最优化问题的最速下降法会产生\ 最速下降算法的不足最速下降算法也有其不足之处其中一个比较严重的问题就是存在所谓的锯齿现象.锯齿现象是指算法中迭代点的移动呈“之”字形成锯齿形状.当xk很接近极小点X时移动步长很小这就影响了算法的收敛速率.出现这种现象的原因在于最速下降算法中相邻两个迭代点的搜索方向是正交的.
