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.
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。
matlab遗传算法优化问题中，非线性等式约束怎么添加啊？ 建立约束条件函数，把非线性的等式约束条件添加加在[c，ceq]中。如function[c，ceq]=NonCon(x)c=x(1)^2+x(2)^2-9；ceq=[]；然后，再用ga（）函数调用，如[x，fval，exitflag]=ga(o@FitFun，nvars，A，b，Aeq，beq，lb，ub，NonCon)
