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。
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。
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
