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。
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=0.59251.0925fval=1.6306exitflag=1output=iterations：5funcCount：18lssteplength：1stepsize：8.6939e-007algorithm：'medium-scale：SQP，Quasi-Newton，line-search'firstorderopt：3.2838e-008constrviolation：1.6077e-011message：[1x144 char]
无约束优化问题有哪些方法 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 sum f=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)。
