求解函数f(x,y,z)取得最小值时的x,y,z;需满足以下条件：x+y=1;0<x<1,0<y<1,0.01<=z<=0.2;且0<=f(x,y,z)<1。选择什么优化算法合适，提供matlab实现的代码

由于未给出函数$f(x,y,z)$的表达式，无法确定最优化算法的选择。但是，在给出的限制条件下，可以使用无约束优化算法求解最小值。

在这里，我们选择使用L-BFGS-B算法进行优化。L-BFGS-B算法是用于无约束优化的一种基于拟牛顿方法的算法，它通过近似求解目标函数的Hessian矩阵来更新搜索方向，能够有效地处理大规模问题。

以下是MATLAB实现的代码：

% 定义目标函数
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2 + x(3)^2;

% 定义约束条件
nonlcon = @(x) [x(1)*x(2)-1; x(1); x(2); x(3)-0.01; 0.99-x(3); f(x(1),x(2),x(3))];

% 定义初始点
x0 = [0.5; 2; 0.1];

% 定义优化选项
options = optimoptions('fmincon','Algorithm','interior-point','Display','iter-detailed');

% 进行优化
[x,fval] = fmincon(fun,x0,[],[],[],[],[],[],nonlcon,options);

在这里，我们使用了MATLAB内置的`fmincon`函数进行优化，其中`Algorithm`选项设置为`interior-point`，表示使用内点法求解优化问题。`Display`选项设置为`iter-detailed`，表示输出详细的迭代信息。

注意，为了满足约束条件，我们在约束函数中添加了$x_1x_2=1$，$0<x_1<1$，$0<x_2<1$，$0.01\le x_3\le0.2$，$0\le f(x_1,x_2,x_3)<1$等限制条件。

另外，需要根据实际问题定义目标函数$f(x,y,z)$和约束函数$f(x,y,z)\le1$的表达式。