非线性规划（Nonlinear Programming，NLP）是运筹学的一个重要分支，它研究如何找到一组变量，使得某个给定的目标函数在满足一系列约束条件的情况下达到最优。
以下是一些非线性规划的基本概念和常用方法：
基本概念
- 目标函数：要优化的函数，可以是最大化或最小化。
- 约束条件：限制变量取值的条件，可以是等式或不等式。
常用方法
- 梯度下降法：通过迭代搜索目标函数的局部最小值。
- 内点法：适用于有不等式约束的非线性规划问题。
- 序列二次规划法：将非线性规划问题转化为一系列二次规划问题进行求解。
实例分析
以下是一个简单的非线性规划问题：
目标函数：最小化 ( f(x, y) = x^2 + y^2 )
约束条件：
- ( x^2 + y^2 \leq 1 )
- ( x \geq 0 )
- ( y \geq 0 )
解决方案：
通过求解上述问题，我们可以找到最优解 ( x = 0 ), ( y = 0 )。
扩展阅读
想了解更多关于非线性规划的知识？请访问非线性规划教程。
非线性规划