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。
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
牛顿法求解无约束最优化问题的方法 B6公式是从B2对x求导得到的pk是定义的方向，沿着负梯度方向，后面是证明这样确实是f(x)减小的方向。这些在《数值计算》这些书里都有。
无约束最优化方法 的编程问题 牛顿法function newton(x0)%用牛顿法求函数f的极少值syms f x Q w x1 n sumf=x^4-4*x^3-6*x^2-16*x+4；Q=diff(f，x)；求f的一阶导数W=diff(Q，x)；求f的二阶导数n=1；迭代的次数。
在MATLAB中用神经网络算法求解无约束最优化问题 程序一：GA训练BP权值的主函数 function net=GABPNET(XX，YY)%使用遗传算法对BP网络权值阈值进行优化，再用BP算法训练网络%数据归一化预处理 nntwarn off XX=[1：19；2：20；3：21；4：22]'；YY=[1：4]；XX=premnmx(XX)；YY=premnmx(YY)；YY%创建网络 net=newff(minmax(XX)，[19，25，1]，{'tansig'，'tansig'，'purelin'}，'trainlm')；下面使用遗传算法对网络进行优化 P=XX；T=YY；R=size(P，1)；S2=size(T，1)；S1=25；隐含层节点数 S=R*S1+S1*S2+S1+S2；遗传算法编码长度 aa=ones(S，1)*[-1，1]；popu=50；种群规模 save data2 XX YY%是将 xx，yy 二个变数的数值存入 data2 这个MAT-file，initPpp=initializega(popu，aa，'gabpEval')；初始化种群 gen=100；遗传代数%下面调用gaot工具箱，其中目标函数定义为gabpEval[x，endPop，bPop，trace]=ga(aa，'gabpEval'，[]，initPpp，[1e-6 1 1]，'maxGenTerm'，gen，.'normGeomSelect'，[0.09]，['arithXover']，[2]，'nonUnifMutation'，[2 gen 3])；绘收敛曲线图 figure(1)plot(trace(：，1)，1./trace(：，3)，'r-')；hold on plot(trace(：，1)，1./trace(：，2)，'b-')；xlabel('Generation')；ylabel('Sum-Squared Error')；figure(2)plot(trace(：，1)，trace(：，3)，'r-')；hold on plot。
有约束最优化问题，用matlab求解
