求解非凸二次规划的全局最优解的matlab代码

当涉及非凸二次规划（Nonconvex Quadratic Programming, NCQP）时，寻找全局最优解变得复杂且困难。由于非凸优化问题的复杂性，通常使用启发式方法或近似算法来近似全局最优解。这里提供一个使用 MATLAB 中的 `fmincon` 函数来求解非凸二次规划问题的示例代码。

% 定义目标函数
objfun = @(x) x(1)^2 + 5*x(2)^2 - 3*x(1)*x(2) + 2*x(1) - 6*x(2);

% 定义约束条件
A = [];
b = [];
Aeq = [];
beq = [];
lb = [];
ub = [];

% 定义初始点
x0 = [0, 0];

% 调用 fmincon 函数求解非凸二次规划问题
options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter');
[x, fval] = fmincon(objfun, x0, A, b, Aeq, beq, lb, ub, [], options);

disp('全局最优解:');
disp(x);
disp('目标函数的最小值:');
disp(fval);

请注意，这只是一个简单的示例，具体的非凸二次规划问题需要根据实际情况进行定义和求解。你可以根据自己的问题定义目标函数和约束条件，并根据需要调整 `fmincon` 函数的选项。

值得注意的是，由于非凸优化问题的困难程度，这种方法不能保证找到全局最优解，但它可以找到一个相对较好的局部最优解。如果你需要更高的性能和更精确的结果，可能需要使用更高级的非凸优化算法或专门的软件包。