Optimization 如何最小化这个非线性函数？

最小化以下功能：

受不平等限制：

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S1（v）和S2（v）为观察值。t、 r（v）和p（v）是未知数（v=1，…，n）。对于r（v）和p（v），我有很好的初始值。我的问题是：如何估计t，r（v）和p（v）？

既然你是在这里问这个问题，而不是在上面，我假设你是在用某种编程语言对它进行数值优化

由于这里有一个高度非线性的问题，例如，可以使用Matlab中的函数。或者，你可以看看描述如何在C++中实现各种数值算法的数值算法。

< P>有一个函数来优化非线性函数，并且它有一个变化。 这很棘手，因为每当遇到边界时，问题的维数就会减少1。 另一种方法是通过隐式有界的函数（如log或logit）转换参数

就个人而言，我更喜欢大都会黑斯廷斯。这很简单，您可以对越界参数施加很大的惩罚。

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由于将所有的观测值相等的平方和最小化，所以把它看成是高斯对数似然最大化的一个例子是微不足道的，而MH是很好的。

非常感谢。我想我需要把问题转到math.stackexchange.com