再次自顶，希望求解！自己也查了好多资料，确实还没有找到自己想要的。像linprog，quadprog,optimx,等都看了。

真要一般化地优化，则要超越规化的范围：
常要的Genetic Algorithm optimization ： R Package ‘GA’，‘gaoptim’
Evolutionary computation： R Package  RFreak,
Dierential Evolution:R Package  DEoptim

何者为优，好象没有定论，全凭数据结构与个人喜好！！！

在R 上，还有从理论上讲更强健，但计算成本更高的优化算法，有兴趣可以好好研究一下：Sequential Parameter Optimization，Package ‘SPOT’  及其在ML 上的应用：Package ‘TDMR’。

没做过，学习了

R包alabama可以解决非线性优化constrOptim.nl()

用R包alabama里面的constrOptim.nl可以解决非线性约束条件下的非线性目标函数的优化，应该可以解决你的问题

嗯，谢谢。不过R这方面和MATLAB还是有差距的。下面是我用MATLAB谢的优化程序。

% 4.1 (a) (b) (c)为线性优化
f1 = [1; 1]
f2=[-1;-1]
f3=[1;0]
A =  [-2  -1
     -1   -3];
b = [-1; -1];
lb = zeros(2,1);
an1 = linprog(f1,A,b,[],[],lb)
an2 = linprog(f2,A,b,[],[],lb)
an3 = linprog(f3,A,b,[],[],lb)

an1 =
    0.4000
0.2000
an2 =
  1.0e+011 *

    8.3784
0.0000
这说明结果为负无穷。
an3 =
    0.0000
   64.9371
%4.1 (c)
f =@ (x)max(x(1), x(2));
A =  [-2  -1
     -1   -3];
b = [-1; -1];
x0 = [10; 10] % Starting guess at the solution
[x,fval] = fmincon(f,x0,A,b)

结果为：
x =

    0.3333
    0.3333
fval =
    0.3333
%4.1 （c）和4.3为二次优化
H = [13 12 -2;12 17 6;-2 6 12]
f = [-22 -14.5 13]
lb =[-1; -1;-1]
ub=[1 ;1;1]
[x,fval,exitflag,output,lambda] = ...
   quadprog(H,f,[],[],[],[],lb,ub)
结果为：
x =

    0.5000
    0.1667


fval =

    0.1667
H = [13 12 -2;12 17 6;-2 6 12]
f = [-22 -14.5 13]
lb =[-1; -1;-1]
ub=[1 ;1;1]
[x,fval,exitflag,output,lambda] = ...
   quadprog(H,f,[],[],[],[],lb,ub)
结果为：
x =
    1.0000
    0.5000
   -1.0000
Fval= -22.6250

用上面这个函数时报错：Error in optim(par = theta, fn = fun, gr = grad, control = control.optim,  :
  initial value in 'vmmin' is not finite，请问是什么问题啊？？