求助英语高手帮忙翻译一下啦！ 摘要在本文中，我们提出了一类新的超记忆梯度方法无约束最优化问题。信任区域办法是使用新的算法，以保证全局收敛。在每一个迭代的新算法创造一个合适的信任区域半径自动获得下一个迭代求解一个简单的子。这些算法收敛稳定，平均由于使用更多的信息，在每一个迭代迭代法，并可以减少对拟牛顿方法迭代时接近最优解。数值结果表明，这种新的一类超记忆梯度的方法是有效的实际计算。2006年爱思唯尔公司保留所有权利。关键词：无约束最优化；超记忆梯度法；全局收敛差不多就这意思
非线性规划问题 在优化问题中，把目标函数或约束条件中至少有一个是非线性函数的数学规划问题称为非线性规划。4.2.1.1 等式约束的非线性规划含有协变量的地下水动态规划管理模型研究式中：x={x1，x2，…，xn}T。将m个约束方程分别乘以λ1、λ2、…、λm，然后把它们加到目标函数中得到：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究这种形式的目标函数称为拉格朗日函数，并用L表示，如果把L看作为带有m+n个变量的目标函数，并令L对m+n个变量的导数等于零，得到：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究联立解m+n个方程即得到所求的解。这样，有约束的问题（4.7）式转化为无约束问题，然后利用无约束最优化方法，对函数L求极小值，即得原问题最优解。4.2.1.2 不等式约束的非线性规划含有协变量的地下水动态规划管理模型研究在约束条件中加入非负松弛变量，将不等式约束变换成等式约束。则问题变为：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究式中：y=［y1，y2，…，ym］T是松弛变量向量。该问题可方便地利用拉e69da5e887aae799bee5baa6e79fa5e9819331333433616237格朗日乘子法求解。为此，构造拉格朗日函数L为：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究式中λ=［λ1，λ2，…。
最优化理论与方法的内容简介 本书是在原教材《最优化理论与方法》的基础上修改而成的。这次修改听取了使用本书的师生的意见，删去了一些较繁杂的数学推导，增加了一些较成熟的算法，纠正了一些编排错误，使内容与系统更加完整，便于自学与教学。本书内容包括最优化基础、线性规划、对偶线性规划、无约束最优化方法、约束优化方法、直接搜索的方向加速法、多目标优化、动态规划等内容。本书具有取材得当、难易适度、注意思想、算法简明、便于自学与教学的特点，适合工科研究生、工科高年级本科生和应用数学专业学生使用。
非线性规划的深入解析 例1（投资决策问题）某企业有n个项目可供选择投资，并且至少要对其中一个项目投资。已知该企业拥有总资金A元，投资于第i个项目需花资金ai元，并预计可收益bi元。。
求解非线性规划问题？ 最低0.27元/天开通文库会员，可在文库查看完整内容>；原发布者：jiwenjuan996非线性规划问题的求解方法Content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一.无约束问题？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（又称0.618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法变尺度法二.有约束问题（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.(SequentialUnconstrainedMinimizationTechnique-SUMT）2、算法类型：外点法（外惩法）内点法（内惩法）3、问题：4.1、外点法（外部惩罚函数法）：外点法框图：kk1初始x(0)，10，10。
