一、基本概念
二、一维搜索
由于线性规划的目标函数为线性函数，可行域为凸集，因而求出的最优解就是整个可行域上的全局最优解。非线性规划却不然，有时求出的某个解虽是一部分可行域上的极值点，但并不一定是整个可行域上的全局最优解。
对于非线性规划模型
(NP)
，可以采用迭代方法求它的最优解。迭代方法的基本思想是：从一个选定的初始点
<Object: word/embeddings/oleObject1.bin>
出发，按照某一特定的迭代规则产生一个点列
<Object: word/embeddings/oleObject2.bin>
，使得当
<Object: word/embeddings/oleObject3.bin>
是有穷点列时，其最后一个点是
(NP)
的最优解；当
<Object: word/embeddings/oleObject4.bin>
是无穷点列时，它有极限点，并且其极限点是
(NP)
的最优解。
°选取初始点
<Object: word/embeddings/oleObject5.bin>
，令<Object: word/embeddings/oleObject6.b ...