给出利用successive convex approximation算法解决非凸约束问题的matlab代码

Successive Convex Approximation (SCA)是一种迭代优化方法，它通过逼近原非凸函数为一系列凸函数来进行求解。在MATLAB中，可以使用YALMIP（Yet Another LMI Parser，线性矩阵不等式解析器）和SeDuMi（Second-order Cone Programming solver in MATLAB）工具包来实现这种算法。

以下是一个简单的例子，展示如何编写用于非凸优化问题的MATLAB代码，假设我们有一个涉及二次约束的最优化问题：

% 定义变量和目标函数
x = sdpvar(n, 1); % n维决策变量
f = norm(x)^2; % 假设是最小化欧氏距离平方

% 非凸约束，如盒约束
constraints = [0 <= x, x <= 1];

% 使用SCA逼近非凸函数
for i = 1:max_iterations
    % 凸近似函数
    f_approx = sum(x.^2); % 对原目标函数的一个简单线性近似
    
    % 添加约束的凸近似
    constraints_approx = [0 <= x, x <= 1]; % 盒约束保持不变，作为一次近似
    
    % 解凸优化问题
    problem = optimize(f_approx, constraints_approx, 'sdp');
    
    % 更新变量值
    x = problem.x;
end

% 输出结果
solution = x;
% ...

%