针对大家对最优化原理这门课仍然存有些许的不理解，我打算以我个人的角度来带大家感受一下最优化问题中约束非线性规划的外点法和内点法解题思路。
在讲外点法和内点法之前，我们先来理解一下非线性规划问题的解题思路，总的来说分为以下几个步骤：
第一步、选取初始点；
第二步、构造搜索方向；
第三步、确定步长因子；
第四步、计算下一个迭代点；
第五步、判断是否满足迭代终止条件，若满足，则当前计算得到的迭代点即为近似极小值点。
如上所述、任何非线性规划问题都是需要给予迭代点的概念，没有迭代点的移动，我们将无法达到我们的目标极小点。因此外点法和内点法可以理解为探讨迭代点的计算范围这一类问题。换言之，外点法是在可行域范围之外计算迭代点并向着极小点方向逼近；内点法是在可行域范围之内计算迭代点并向着极小点方向逼近。这当然是在计算极小点过程中的特点。
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