matlab优化求解optimize

在Matlab中，optimize函数用于求解优化问题。它的语法是sol = optimize(constraints, objective)，其中constraints是约束条件，objective是目标函数。optimize函数会返回一个解决方案结构体sol，可以通过sol.x获取决策变量的取值，通过sol.obj获取目标函数的取值。\[3\]

在优化求解过程中，可以使用输出函数来监控算法的状态并在满足特定条件时停止优化。输出函数是一个结构体，可以嵌套使用。它可以根据optimValues中的数据来停止优化，也可以基于对话框输入来停止优化。\[1\]

另外，对于不确定变量，可以使用uncertain()函数将其定义为不确定变量。在鲁棒优化中，可以先将问题存储为yalmip模型，然后使用robustify函数进行求解。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Matlab：优化求解器输出函数](https://blog.csdn.net/it_xiangqiang/article/details/129174438)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [鲁棒优化入门（二）——基于matlab+yalmip求解鲁棒优化问题](https://blog.csdn.net/weixin_44209907/article/details/125691435)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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