多元函数怎么用fminbnd

`fminbnd`是MATLAB中的一个全局优化函数，用于在一维区间上查找非线性连续函数的最小值。对于多元函数的问题，通常需要先将高维函数转换成一维搜索，这通常通过单变量优化结合梯度信息、约束条件等方式完成。这里假设你有一个二维或多维函数`F(x,y,...)`，你想找到它在一个特定区域内的最小值，你可以这样做：

首先，你需要编写一个能计算函数值并返回单个数值的辅助函数，例如，对于一个二维函数`F(x, y)`：

function [value] = myObjectiveFunction(x, y)
    value = F(x, y); % 用实际的多元函数替换F(x, y)
end

然后，你可以使用`fminbnd`对每个变量分别进行优化，如找x的最小值：

lb = [lower_bound_x; lower_bound_y]; % 指定变量的下界
ub = [upper_bound_x; upper_bound_y]; % 上界

[x_min, fval] = fminbnd(@(x) myObjectiveFunction(x(1), x(2)), lb, ub);

`fminbnd`会尝试在指定的区间`[lb, ub]`内找到使得`myObjectiveFunction(x)`最小的`x`值，其中`x(1)`和`x(2)`代表两个独立的一维变量。