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))
牛顿法求解无约束最优化问题的方法
请教，不等式约束条件的最优化问题 首先，目标函数(w12+w22)/2≥(w1+w2)2/4，（由于左-右=(w1-w2)2/4≥0)其次考虑条件1、3，令 w=w1+w2，则1、3变成 b≥1-3w，b≤-w-1，二者结合有 1-3w≤-w-1，解得 w≥1，所以目标函数≥(w1+w2)2/4=w2/4≥1/4等号当且仅当 w1=w2，且 w=1时成立，此时 w1=w2=1/2代入1、3不等式，3+b≥1，-1-b≥1有-2≤b≤-2，所以此时 b=-2且 w1=w2=1/2，b=-2代入约束条件2也满足，所以确实可以取到。
为什么对于有约束优化问题求解一般都要使用对偶形式？ 在许多机器学习模型中，如最大熵模型、SVM模型，在使用拉格朗日乘数法求解有约束优化问题时，都会选择使…
用构造拉格朗日函数法求解有约束参数的最优化问题来求半径为1m的圆内等腰三角形的最大面积。 如下图所示，考虑c点，坐标为(x，1+y)，则三角形的面积为 ；nbsp；f(x，y)=x(1+y) ；nbsp；nbsp；问题即转化为求上述函数的最大值。nbsp；nbsp；等式约束条件为 ；nbsp。
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。
