不断递减的正值
C初始点应选择一个离约束边界较远的点。
D初始点必须在可行域内
三、问答题（看讲义）
1、试述两种一维搜索方法的原理，它们之间有何区答：搜索的原理是：区间消去法原理区别：（1）、试探法：给定的规定来确定插入点的位置，此点的位置确定仅仅按照区间的缩短如何加快，而不顾及函数值的分布关系，如黄金分割法（2）、插值法：没有函数表达式，可以根据这些点处的函数值，利用插值方法建立函数的某种近似表达式，近而求出函数的极小点，并用它作为原来函数的近似值。这种方法称为插值法，又叫函数逼近法。
2、惩罚函数法求解约束优化问题的基本原理是什么？答，基本原理是将优化问题的不等式和等式约束函数经过加权转化后，和原目标函数结合形成新的目标函数惩罚函数求解该新目标函数的无约束极值，以期得到原问题的约束最优解
3、试述数值解法求最佳步长因子的基本思路。
答主要用数值解法，利用计算机通过反复迭代计算求得最佳步长因子的近似值
4、试述求解无约束优化问题的最速下降法与牛顿型方法的优缺点。答：最速下降法此法优点是直接、简单，头几步下降速度快。缺点是收敛速度慢，越到后面收敛越慢。牛顿法优点是收敛比较快，对二次函数具有二次收敛性。缺点是每次迭代需要求海塞矩阵及其逆矩阵，维数高时及数量比较大。
5、写出用数学规划法求解优化设计问题的数值迭代公式，并说明公式中各变量的意义，并说明迭代公式的意义。
6、什么是共轭方向？满足什么关系？共轭与正交是什么关系？
四、解答题
1、试用梯度法求目标函数fX15x1205x22x1x22x1的最优解，设初始点x02，4T选代精度ε002（迭代一步）。
解：首先计算目标函数的梯度函数错误未找到引用源。
计算当前迭代点的梯度向量值错误未找到引用源。
梯度法的搜索方向为错误未找到引用源。因此在迭代点x0的搜索方向为12，－6T
f在此方向上新的迭代点为：
源。
错误未找到引用源。错误未找到引用源。错误未找到引用
错误未找到引用源。
把新的迭代点带入目标函数，目标函数将成为一个关于单变量错误未找到引用源。的函数错误未找到引用源。
错误未找到引用源。
令错误未找到引用源。，可以求出当前搜索方向上的最优步长
错误未找到引用源。
新的迭代点为错误未找到引用源。
当前梯度向量的长度错误未找到引用源。因此继续进行迭代。
第一迭代步完成。
2、试用牛顿法求fXx122x12x22的最优解，设初始点x021T。解1：（注：题目r