matlab 中非线性规划

在 MATLAB 中，你可以使用 `fmincon` 函数来解决非线性规划问题。`fmincon` 函数可以用于求解具有约束条件的最小化或最大化非线性目标函数的问题。

首先，你需要定义目标函数和约束条件。目标函数可以是任意的非线性函数，而约束条件可以包括等式约束和不等式约束。

以下是一个使用 `fmincon` 函数解决非线性规划问题的示例代码：

% 定义目标函数
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;

% 定义不等式约束
A = [-1, -1];
b = -1;

% 定义等式约束
Aeq = [];
beq = [];

% 定义变量的上下界
lb = [];
ub = [];

% 初始猜测值
x0 = [0, 0];

% 求解非线性规划问题
[x, fval] = fmincon(fun, x0, A, b, Aeq, beq, lb, ub);

% 输出结果
disp('最优解为:');
disp(x);
disp('目标函数的最小值为:');
disp(fval);

在上述示例中，目标函数为 x1^2 + x2^2，不等式约束为 -x1 - x2 <= -1，无等式约束，变量 x1 和 x2 的取值范围没有限制。通过 `fmincon` 函数求解后，将得到最优解和目标函数的最小值。

你可以根据自己的实际问题，调整目标函数和约束条件的定义，并使用 `fmincon` 函数来求解非线性规划问题。