线性无关假设如何影响非线性约束最优化算法 找文献，上知网或者任何一个学术网络，无约束优化问题，会有很多相关文献、论文，查看里面的无约束优化实例，一般都有优化结果作为参考，你正好将自己的优化结果与已有文献对比，进一步验证自己程序的合理、可靠与准确。
非线性最优化的不同算法各适用于什么情况 1 无约束非线性最优化问题常用算法：梯度法（最速下降法）、共轭梯度法、变尺度法和步长加速法.其中，前三个要用到函数的一阶导数或二阶导数，适用于函数表达式导数存在且求导简单的情况，而步长加速法则相反，适用于函数表达示复杂，甚至无解析表达式，或导数不存在情况.2 约束非线性最优化问题常用算法：按照是否化成无约束问题可分为 可行方向法、制约函数法（外点法和内点法），其中内点法适用于目标函数在可行域外性质复杂情况，外点法则相反.后者根据罚函数或障碍函数的构造不同，又有不同的变形.
如何用matlab求解非线性约束优化问题，对于非线性约束的优化问题，matla有个很好的函数fmico可以很容易解决。之前一个经验已经详细介绍了fmico的用法，下面通过一个例子来。
求解无约束非线性最优化问题的最速下降法会产生\ 最速下降算法的不足最速下降算法也有其不足之处其中一个比较严重的问题就是存在所谓的锯齿现象.锯齿现象是指算法中迭代点的移动呈“之”字形成锯齿形状.当xk很接近极小点X时移动步长很小这就影响了算法的收敛速率.出现这种现象的原因在于最速下降算法中相邻两个迭代点的搜索方向是正交的.
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