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.
如何证明无约束优化问题有最优解 利用最优性条件，即每次迭代后非基变量的检验数，如果求最大问题，：1）当所有非基变量的检验数都小于零，则原问题有唯一最优解；2）当所有非基变量的检验数都小于等于零，注意有等于零的检验数，则有无穷多个最优解；3）当任意一个大于零的非基变。
请教，不等式约束条件的最优化问题
解决经济分析的最优化问题的基本步骤是什么？ 从数学角度看，最优化问题可以分为无约束最优化和约束最优化。所谓无约束最优化问题是比较简单的微分问题，可用微分求解。管理决策问题往往也就是最优化问题，而比较常用和方便的方法就是边际分析法。所谓“无约束”，即产品产量、资源投入量、价格和广告费的支出等都不受限制。在这种情况下，最优化的原则是：边际收入等于边际成本，也就是边际利润为零时，利润最大，此时的业务量为最优业务量。管理决策中的诸多最优化问题，比如投入要素之间如何组合才能使成本最低；企业的产量多大，才能实现利润最大，当因变量为自变量的连续函数时，经济学与数学意义是统一的，可用边际分析法解决；而在处理离散数列的最优化问题时则可以用统计的方法先将离散数列拟合成连续函数，求得最优点，然后在原离散数列中找到离拟合曲线最优点最近的前后两点，比较其值及其投入量，既而求得最优点。有约束条件的最优化包括一个或几个货币、时间、生产能力或其他方面的限制，当存在不等式约束条件时，可以采用线性规划。大多数情况下，管理者知道某些约束是连在一起的，即它们是同样的约束条件，可以采用拉格朗日乘数法解决这些问题。从数学上比较一般的观点来看，所谓最优化问题可以概括为一种数学模型：结合一个。
求高人用matlab解这道最优化问题。。大括号里的是约束条件。谢谢。 此类问题，可以用[x，fval，exitflag，output]=fmincon('myfun'，x0，A，b，Aeq，beq，lb，ub，'mycon')求解。初值x0=0.1112 0.7803 0.3897x1、x2、x3值x=77.5934 29.4027-105.9961%即x1、x2、x3minf(x)最小值fval=20.6378%即minf(x)验证：x1+x2+x3=1ans=1.0000180*x1+110*x2+150*x3+70*x1*x2-60*x1*x3+210*x2*x3≤0.01ans=0.0100
