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求解无约束非线性最优化问题的最速下降法会产生\ 最速下降算法的不足最速下降算法也有其不足之处其中一个比较严重的问题就是存在所谓的锯齿现象.锯齿现象是指算法中迭代点的移动呈“之”字形成锯齿形状.当xk很接近极小点X时移动步长很小这就影响了算法的收敛速率.出现这种现象的原因在于最速下降算法中相邻两个迭代点的搜索方向是正交的.
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]
