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含区间参数的非线性规划问题及算法研究的综述报告
非线性规划问题在实际应用中非常普遍。相比于线性规划问题，非线性规划问题具有更多的复杂性和挑战性。因此，含区间参数的非线性规划问题及算法研究显得尤为重要。
含区间参数的非线性规划问题是指在非线性规划问题中引入区间参数（参数的取值范围是区间），即参数具有不确定性。这种情况在实际问题中经常出现，例如可行性、稳定性以及系统的鲁棒性等。
传统的求解非线性规划问题方法是使用凸优化方法。这种方法对于参数存在不确定性的问题难以适用。因为该方法假设参数是确定的，即无论参数取值是多少，都有确定的最优解，但对于含区间参数的非线性规划问题，参数的取值范围非常广泛，解的稳定性也会受到影响。所以，对于这种问题，需要开发新的算法以解决它们。
目前，针对含区间参数的非线性规划问题，已经提出了一些算法。这些算法包括：区间分析法、区间线性规划法、带区间参数的全局最优化算法（IAPOP）和带区间参数的非线性规划算法（IANLP）等。这些方法都在不同程度上解决了含区间参数的非线性规划问题。
区间分析法是一种有效的分析区间容忍级别的方法。这种方法首先将求解非线性规划问题转化为求解区间分析问题。然后通过改变区间容忍值，可以得到不同的解，并据此选取最优解。该方法的优点是简单易用，但无法解决较复杂的问题。
区间线性规划法是基于线性规划法的延伸。该方法将含区间参数的非线性规划问题转化为区间线性规划问题，并使用线性规划技术求解。其优点是可以处理带区间参数的非线性规划问题，但其限制在于求解结果只能是区间范围，并且解决较复杂的问题时效果不佳。
IAPOP和IANLP是两种新的求解带区间参数的全局最优化算法和非线性规划算法。这两种方法基于区间分析法，并使用各种全局优化和非线性规划技术，能够处理较复杂的问题。然而，这两种算法复杂度较高，需要进一步的优化和改进。
总的来说，含区间参数的非线性规划问题及其算法研究是一个愈发自然且有挑战性的问题。目前，已提出了一些算法，并且正在不断改进和完善。未来，需要针对具体实践，开发更高效、灵活、可靠的算法。