%目標函數為：min f(x)=2x1^2-4x1*x2+4x2^2-6x1-3x2
%約束條件：x1+x2<=3
%         4x1+x2<=9
%         x1,x2>=0
%選擇可行方向法
%將約束條件改為：-x1-x2>=-3
%         -4x1-x2>=-9
%         x1,x2>=0
%第一步設迭代初始值為X=[0,0]';約束條件為e1=0.01;e2=0.001;k=0;
%第二步確定起作用約束指標集J(X(k))={j/gj(X(k))=0,1<=j<=2}
   %1.若J(X(k))為空集，且f(x)的梯度的平方和＜=e1，停止迭代，得點X(k)
   %2.若J(X(k))為空集，但是f(x)的梯度的平方和>e1，則取搜索方向p(k)=-的梯度f(x),然后轉向第五步
   %3.若J(X(k))不為空集，則轉下一步
%求解線性規劃，得到最優解（p(k),eta(k)）;p(k)為X(k)處的可行下降方向，eta(k)是引進的
    % min eta
    %f(x(k))的梯度的轉置*p<=eta
    %-gj(x(k))的梯度的轉置*p<=eta 
    %-1<dj<1       對p的各分量增加一個約束：其各分量dj的絕對值不超過1
%檢驗是否滿足eta的模值小于e2
%在搜索方向上，確定最優步長，解下一一維極值問題
%令x(k+1)=x(k)+lda(k)*p(k)并置k=k+1，返回第二步

%設置初始條件，并設置運行誤差
X=[0,0]';e1=0.01;e2=0.001;k=0;%第一步設迭代初始值為X=[0,0]';約束條件為e1=0.01;e2=0.001;k=0;
f1=[4,-4;-4,8]*X+[-6;-3]
%確定起作用的約束指標集
G=[-1,-1;-4,-1]*X+[3;9];
if norm(G)==0&norm(f1)<e1
    X;
    return
elseif norm(G)~=0
     p=-(f1)
else
    
end