本文详细介绍了如何利用龙格-库塔优化算法解决单目标优化问题，包括算法的基本思想、优化问题的定义以及一个具体的Matlab实现示例，帮助读者理解并应用该算法。
基于龙格-库塔优化算法求解单目标优化问题及Matlab源代码实现
在优化问题中，常常需要寻找最优解或接近最优解的解。而优化问题可以分为单目标优化问题和多目标优化问题。本文将重点介绍如何使用龙格-库塔优化算法求解单目标优化问题，并提供Matlab源代码实现。
- 龙格-库塔优化算法简介
龙格-库塔优化算法（Runge-Kutta algorithm）是解微分方程的一种常见数值方法，也可用于优化问题的求解。其思想是在给定初始值和求解步长的情况下，通过迭代计算，得到最终解。
- 单目标优化问题的定义与举例
单目标优化问题是指只有一个要优化的目标函数，其数学形式为： m i n f ( x ) min \ f(x)
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