请写出一个含48个变量的非线性规划MATLAB代码

在MATLAB中实现一个含有48个变量的非线性规划问题，我们通常会使用MATLAB内置的优化工具箱函数，如`fmincon`。以下是一个简化的示例代码，用于展示如何设置和运行一个具有48个变量的非线性规划问题。请注意，这里假设目标函数和约束条件是随机给出的，实际情况中你需要根据具体问题来定义这些函数。

function nonlinear_optimization_example
    % 定义变量的数量
    nVars = 48;

    % 目标函数：这里使用一个简单的非线性函数作为示例
    objective = @(x) sum(x.^2) + 10*norm(x, 1);

    % 初始猜测值
    x0 = ones(nVars, 1);

    % 线性不等式约束 A*x <= b
    A = rand(6, nVars); % 随机生成6个不等式约束
    b = rand(6, 1);

    % 线性等式约束 Aeq*x = beq
    Aeq = rand(3, nVars); % 随机生成3个等式约束
    beq = rand(3, 1);

    % 非线性约束（如果有的话）
    % fun = @(x) [c(x); ceq(x)]; % c是不等式约束，ceq是等式约束
    % c = @(x) x(1)^2 + x(2)^2 - 1; % 例如，一个单位圆的不等式约束
    % ceq = []; % 当前没有等式约束

    % 变量的下界和上界
    lb = -10 * ones(nVars, 1); % 下界
    ub = 10 * ones(nVars, 1);  % 上界

    % 设置优化选项，例如算法类型、显示输出等
    options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter', 'Algorithm', 'sqp');

    % 运行非线性规划求解器
    [x_opt, fval, exitflag, output] = fmincon(objective, x0, A, b, Aeq, beq, lb, ub, [], options);

    % 输出最优解和目标函数值
    disp('最优解:');
    disp(x_opt);
    disp('目标函数值:');
    disp(fval);
end

在使用该代码之前，请确保您的MATLAB安装了优化工具箱，并根据您的具体问题调整目标函数和约束条件。这段代码展示了如何定义一个优化问题，并使用`fmincon`函数求解。