求解约束最优化问题，一种途径是在可行域内寻找使目标函数值下降的迭代点列，但是这类方法对于带非线性约束的最优化问题求解效果一般都不理想。因此我们利用另一种途径，即利用问题的目标函数和约束函数构造新的目标函数——罚函数，把约束最优化问题转化为相应的罚函数的无约束最优化问题来求解实际问题。-lagrange constraint multiplier method for the minimum

约束优化问题，包含 用Rosen梯度投影法求解约束多维函数的极值 用外点罚函数法求解线性等式约束多维函数的极值 用外点罚函数法求解一般等式约束多维函数的极值 用内点罚函数法求解约束多维函数的极值 用混合罚函数法求解约束多维函数的极值 用混合罚函数加速法求解约束多维函数的极值 用乘子法求解约束多维函数的极值 用坐标轮换法求解约束多维函数的极值 用复合形法求解约束多维函数的极值 -Constrained optimization problems contai