用MATLAB中complex求解多目标优化的代码

在MATLAB中，对于多目标优化问题，通常可以使用`fmincon`函数，它是一个用于解决有约束的非线性优化问题的高级工具箱。`fmincon`允许用户处理包括目标函数和约束条件在内的多个优化目标，并且支持复杂的优化算法。

以下是一个简单的例子，展示了如何使用`fmincon`来解决一个多目标优化问题，比如同时最小化两个成本函数：

% 定义目标函数（这里假设有两个目标）
fun = @(x) [objective_function_1(x), objective_function_2(x)];

% 约束条件（如果有的话）
A = []; % 线性不等式约束矩阵
b = []; % 线性不等式右侧常数向量
Aeq = []; % 线性等式约束矩阵
beq = []; % 等式右侧常数向量

% 初始猜测点
x0 = randn(2); % 假设优化变量有两个

% 设置选项结构体（如需要改变搜索算法、边界限制等）
options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter');

% 调用fmincon
[x, fval] = fmincon(fun, x0, A, b, Aeq, beq, [], [], options);

% 解决了两个目标后的结果存储在x中，fval是对应的函数值

在这个例子中，你需要替换`objective_function_1`和`objective_function_2`为你实际的问题函数。多目标优化往往涉及权衡不同的目标，你可以通过调整目标函数权重或者采用多目标优化特定的算法（如Pareto最优前沿算法）来进行分析。