设函数f=xyz-53.718.921.2，x>53.7,y>21.2,z>18.9,x>y>z,用matlab求f最小值的代码

可以使用Matlab的优化工具箱中的fmincon函数来求解这个问题，其代码实现如下：

% 定义目标函数
fun = @(x) x(1) * x(2) * x(3) - 53718921.2;

% 定义约束条件
lb = [53.7, 18.9, 18.9];
ub = [Inf, Inf, Inf];
A = [-1, 1, 0; 0, -1, 1];
b = [0; 0];
nonlcon = [];

% 使用fmincon函数求解
x0 = [53.7, 21.2, 18.9];
[x, fval] = fmincon(fun, x0, A, b, [], [], lb, ub, nonlcon);

其中，目标函数f定义为xyz-53.718.921.2，约束条件包括x>53.7,y>21.2,z>18.9以及x>y>z，lb和ub分别为x,y,z的下界和上界，A和b定义线性约束条件，nonlcon定义非线性约束条件。最后使用fmincon函数求解，得到最小值fval和最优解x。

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设函数f=x*y*z-53.7*18.9*21.2，x>53.7,y>21.2,z>18.9,用matlab求f最小值的代码

可以使用Matlab的优化工具箱中的fmincon函数来求解此问题。代码如下：

fun = @(x) x(1)*x(2)*x(3) - 53.7*18.9*21.2;  % 定义目标函数
x0 = [54, 22, 19];  % 初始值
lb = [53.7, 21.2, 18.9];  % 变量下界
ub = [Inf, Inf, Inf];  % 变量上界
options = optimoptions('fmincon','Display','iter');  % 设置优化选项
[x,fval] = fmincon(fun,x0,[],[],[],[],lb,ub,[],options);  % 调用fmincon函数求解
disp(x);  % 输出最优解
disp(fval);  % 输出最小值

解释一下代码：

- 第一行定义了目标函数，即f=x*y*z-53.7*18.9*21.2。
- 第二行设置了初始值x0，即优化过程的起点。
- 第三行设置了变量下界lb，即各个变量的最小取值。
- 第四行设置了变量上界ub，即各个变量的最大取值。
- 第五行设置了优化选项，这里设置为显示迭代过程。
- 第六行调用fmincon函数求解，其中[]表示没有线性或非线性约束条件。
- 最后两行分别输出最优解和最小值。

需要注意的是，这个目标函数是非凸的，因此可能会收敛到局部最小值。如果需要全局最小值，可以尝试多次运行，或者使用其他全局优化算法。