matlab fmincon非线性求解 100组数据中要求只要9种类求解 代码是什么

以下是一种可能的实现方式：

假设你已经有了一个能够求解单组数据的非线性优化函数 `myfun`，并且已经定义了所有的约束条件和初始解向量。那么你可以按照以下步骤来处理100组数据：

1. 定义一个函数 `wrapper`，该函数将 `myfun` 和一组数据作为输入，并返回 `myfun` 的优化结果。例如：

   function [x, fval] = wrapper(data)
       % 调用 myfun 求解该组数据
       [x, fval] = myfun(data.A, data.b, data.lb, data.ub, data.x0);
   end

2. 创建一个包含100组数据的结构体数组，每个数据组都包含 `A`、`b`、`lb`、`ub` 和 `x0` 等字段。例如：

   data(1).A = ...; data(1).b = ...; data(1).lb = ...; data(1).ub = ...; data(1).x0 = ...;
   data(2).A = ...; data(2).b = ...; data(2).lb = ...; data(2).ub = ...; data(2).x0 = ...;
   ...
   data(100).A = ...; data(100).b = ...; data(100).lb = ...; data(100).ub = ...; data(100).x0 = ...;

3. 定义一个包含9个元素的向量 `options`，每个元素分别表示每种类求解的最大迭代次数。例如：

   options = [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900];

4. 使用 `parfor` 循环来并行求解所有数据组，并将每个数据组归为其中一类求解。例如：

   N = numel(data);
   result = cell(N, 1);
   parfor i = 1:N
       % 根据数据组的特征选择一种类求解
       idx = mod(i, 9) + 1;
       % 设置对应的优化选项
       opt = optimoptions('fmincon', 'MaxIterations', options(idx));
       % 调用 fmincon 函数求解该组数据
       [x, fval] = fmincon(@(x) wrapper(data(i)), data(i).x0, data(i).A, data(i).b, [], [], data(i).lb, data(i).ub, [], opt);
       % 将求解结果保存到 result 数组中
       result{i} = {x, fval};
   end

5. 将所有求解结果整理成一个数组并输出。例如：

   final_result = cell2mat(result);

需要注意的是，上述代码仅为示例，具体实现方式可能需要根据你的具体需求进行调整。此外，由于非线性优化问题的复杂性，不同数据组之间的求解时间可能会有较大差距，因此你需要根据实际情况选择合适的最大迭代次数以确保求解能够在合理时间内完成。