线性与非线性规划：可行方向法

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前言

本系列涉及线性与非线性规划中的几种规划算法

1.本节介绍可行方向法（Rosen方法）
2.参考：陈宝林-最优化理论与算法
3.采用python编程实现，已测试，代码可行

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一、可行方向法

可行方向法是用来解决约束最优化问题的一类算法，其典型策略是从可行点出发，沿着下降的可行方向进行搜索，求出使目标函数值下降的新的可行点，主要步骤包括选择搜索方向和确定沿此方向移动的步长，搜索方向的选择方式不同就形成不同的可行方向法。

比如：Zoutendijkf方法、Rosen梯度投影法、既约梯度法、Frank-wolfe方法等。
本篇是Rosen方法，详细介绍见陈宝林先生的书。

二、代码示例

1.代码

代码如下（示例）：

#按照陈宝林《最优化理论与算法》中的Rosen梯度投影法编写代码。采用一维搜索的最优准则求解最优步长
#问题的标准形式minF