能否提供一个MATLAB中实际工程优化问题的具体实例和解决方法？

在MATLAB中，实际工程优化问题的一个常见例子是线性规划（Linear Programming），比如最小化成本的同时满足一组约束条件。例如，假设我们有一个生产计划的问题，需要确定如何分配资源（如时间、材料等）以最大化利润，同时保证生产量不超过市场需求。

具体步骤如下：

1. **问题描述**：
设定变量 `x` 表示每种产品的产量，目标函数 `f = -cx` （负号表示最大化的目的是最小化成本），其中 `c` 是成本矩阵。同时有约束条件：
- 需求约束：`A*x <= b`，代表总的产量不超过市场总需求。
- 非负限制：`x >= 0`，意味着不能生产负量的产品。

2. **模型构建**：
使用MATLAB的 `optimproblem` 函数创建一个线性程序问题，并设置目标函数和约束：

   prob = optimproblem('Type', 'LP');
   prob.ObjectiveSense = 'min'; % 最小化
   prob.Objective = -c'*x;       % 目标函数
   prob.Aineq = A;              % 上界约束
   prob.Bineq = b;              % 上界右侧值
   prob.Aeq = [];               % 等式约束（如果有的话）
   prob.beq = [];               % 等式右侧值
   prob.LowerBound = 0;         % 下界约束，保证非负

3. **求解优化问题**：
使用 `solve` 函数求解优化问题：

   x_optimal = solve(prob);

4. **结果分析**：
得到最优解 `x_optimal` 后，可以查看产品产量，以及对应的最小成本。