外点罚函数法matlab

外点罚函数法（Penalty Function Method, 简称PFM）是一种求解非线性约束优化问题的方法，特别是在解决工程和经济中的不等式约束问题时。在MATLAB中，可以使用optim函数中的工具箱来应用这种技术。例如，`fmincon`函数支持惩罚函数作为约束条件的一种处理方式。

在MATLAB中，外点罚函数法的基本步骤包括：

1. 定义目标函数（通常是一个最小化或最大化函数）和约束条件。
2. 设计惩罚函数，当约束条件不满足时，这个函数会增加问题的目标函数值。常用的惩罚函数形式有Lagrangian函数（拉格朗日乘数法）加上对约束的违反程度的惩罚项。
3. 初始迭代时，计算无约束问题的解，然后检查是否满足所有的约束条件。如果不满足，则调整参数，增加惩罚项的权重。
4. 重复迭代，直到找到满足约束条件的最优解或者达到预设的迭代次数。

`fmincon`函数允许用户定义自定义的罚函数，语法大致如下：

[x, fval, exitflag, output] = fmincon(fun, x0, A, b, Aeq, beq, lb, ub, nonlcon, options)

其中`fun`是目标函数，`x0`是初始点，`nonlcon`是用户定义的惩罚函数或约束函数。`options`是一个结构，包含了算法的设置，如收敛准则、迭代次数等。

相关问题：
1. 如何在MATLAB中创建一个自定义的惩罚函数？
2. `fmincon`函数中的`A`, `b`和`Aeq`, `beq`分别代表什么？
3. 在使用外点罚函数法时，如何选择合适的惩罚项权重？