matlab无约束最优化的使用，最优化方法主要是为了解决从多个方案中选择最合适的，而在本经验中主要介绍的是无约束的最优化的使用，如下：
无约束最优化方法 的编程问题 牛顿法function newton(x0)%用牛顿法求函数f的极少值syms f x Q w x1 n sumf=x^4-4*x^3-6*x^2-16*x+4；Q=diff(f，x)；求f的一阶导数W=diff(Q，x)；求f的二阶导数n=1；迭代的次数。
随机优化算法有哪些优缺点？ 优化算法有很多，关键是针对不同的优化问题，例如可行解变量的取值（连续还是离散）、目标函数和约束条件的复杂程度（线性还是非线性）等，应用不同的算法。
