matlab fmincon函数怎么用

MATLAB中的fmincon函数是用于求解非线性优化问题的一种算法，它适用于求解有约束的最优化问题，通常形式化为最小化或最大化某个目标函数，同时满足一些约束条件。该函数使用了遗传算法（genetic algorithm）作为基础。

以下是使用fmincon的基本步骤：

1. 定义目标函数：首先，你需要明确你要优化的目标函数`fun(x)`，这里`x`是需要调整的变量向量。

2. 设置初始猜测：提供一个起始点`x0`，这将作为搜索过程的起点。

3. 设定约束：如果问题有约束，可以使用结构体数组`A`, `b`, 和 `Aeq`, `beq` 来指定线性不等式和等式约束。

- 线性不等式：`A*x <= b`
- 线性等式：`Aeq*x == beq`

4. 设置选项：通过`options`结构体设置算法的参数，如最大迭代次数、收敛精度等。

5. 调用函数：最后，调用`[x,fval] = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,options)`，其中`x`是找到的最优解，`fval`是对应的目标函数值。

例子：

function [fval, x] = myObjectiveFunction(x)
    % 定义目标函数
    fval = (x(1) - 1)^2 + (x(2) - 2)^2; % 假设我们想最小化这个平方误差

x0 = [0, 0]; % 初始猜测
A = [];
b = [];
Aeq = [];
beq = [];

% 创建默认选项
options = optimoptions(@fmincon,'Algorithm','interior-point');

[x,fval] = fmincon(@myObjectiveFunction,x0,[],[],[],[],options);