摘要
非线性方程求解是科学和工程领域中的一个基础问题，其应用涵盖了从信号处理到机器学习的广泛领域。
传统的求解方法，如牛顿迭代法等，在面对高维、强非线性问题时往往面临着局部最优、收敛速度慢等挑战。
近年来，受自然界中光传播和优化机制启发而发展起来的光学优化算法，为解决非线性方程求解问题提供了一种新的有效途径。
这类算法利用光的折射、反射、衍射等物理现象来模拟搜索过程，具有全局搜索能力强、鲁棒性好等优点，在处理复杂优化问题上展现出巨大潜力。
本文将对基于光学优化算法的非线性方程求解研究进行综述，首先介绍非线性方程求解问题和光学优化算法的基本概念，然后回顾近年来该领域的主要研究成果，并分析比较不同算法的优缺点，最后展望未来的研究方向。
关键词：非线性方程；光学优化算法；全局搜索；收敛速度；鲁棒性
非线性方程是指包含非线性函数的方程，其形式多样，涵盖了科学和工程领域的众多问题。
例如，在信号处理中，非线性方程被用于描述信号的非线性特性；在机器学习中，许多模型的训练目标都可以转化为求解非线性方程。
求解非线性方程，即找到满足方程的未知变量的值，是许多实际应用中的关键步骤。
然而，由于非线性方程的复杂性，找到其精确解往往非常困难，甚至不可能。
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