请教带约束的梯度下降算法的实现
我现在正在做一个最优生产计划的仿真，遇到一个很头疼的问题，希望各位大侠帮帮忙！问题是这样的：
一计算机公司引进A、B两种类型的芯片技术，总耗资400,000元，准备生产这两种类型的芯片出售 生产一片A芯片的成本为1950元，而市场售价为3390元，生产一片B芯片的成本为2250元，而市场售价为3990元，由于市场存在竞争；每售出一片A芯片，A芯片就会降价0.1元；并且令B芯片降价0.04元，每售出一片B
芯片，B芯片就会降价0.1元，并且令A芯片降价0.03元，假设生产的芯片都能卖出。
（提示：设A、B两种类型的芯片的数量分别为 x1,x2，市场售价分别为p1,p2。用R表示出售所有芯片后的总收入，用C表示生产芯片的总费用，L表示总利润。可知，p1=3390-0.1*x1-0.03*x2;p2=3990-0.04*x1-0.1*x2,R=p1*x1+p2*x2,C=400000+1950*x1+2250*x2目标函数L=R-C
仿真要求
首先了解梯度下降算法，用梯度下降算法编程求解此问题。系统输入为A、B两种类型的芯片的初始数量。系统输出为制订生产的计划，以获得最大利润，以及每次迭代后目标函数的取值。．要求有输入、输出界面，仿真过程。
我看了很多讲梯度下降算法的，但都是无约束的优化问题，但在本题中，显然x1,x2都应该是正整数。我实在想不出该怎样用梯度下降算法来实现。。。
[ 本帖最后由 eight 于 2008-4-28 18:21 编辑 ]
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