在氣象觀測值的分析和同化中,引入并討論了適用于解決帶約束的最小化問題的兩種一般算法。在這兩種算法中,原來的帶約束問題經(jīng)適當(dāng)修改轉(zhuǎn)化為一個無約束問題,或一系列無約束問題。這種做法的主要優(yōu)點(diǎn)是新的無約束問題能夠用古典下降法求解,從而避免了需要直接求解原來帶約束問題的Euler-Lagrange方程。第一個算法寓于增廣Lagrange算子的算法中,它從古典的懲罰(penalty)算法和對偶算法中引出。第二個算法是基于一個共軛動力方程的適當(dāng)應(yīng)用,它由最優(yōu)控制技術(shù)產(chǎn)生,并且似乎特別適應(yīng)非定時觀測的同化。一些簡單的數(shù)值舉例證明這些算法能夠解決氣象上遇到的非線性最小化問題。本文還討論了它們用于更復(fù)雜情況的可能性,特別是考慮了它們的計(jì)算費(fèi)用。