matlab无约束优化问题

对于无约束优化问题，Matlab提供了许多内置函数和数值优化工具箱来解决。其中最常用的是fminunc函数，它使用了拟牛顿法（BFGS法）来寻找无约束优化问题的最小值。

要使用fminunc函数，首先需要定义一个目标函数，然后使用该函数进行优化。下面是一个示例：

% 定义目标函数
fun = @(x) 100*(x(2) - x(1)^2)^2 + (1 - x(1))^2;

% 设置初始点
x0 = [-1; 1];

% 运行无约束优化
[x, fval] = fminunc(fun, x0);

在上面的示例中，目标函数是Rosenbrock函数。我们设置了初始点`x0`为`[-1; 1]`，然后调用`fminunc`函数进行优化。最后，得到的最优解存储在`x`中，最小值存储在`fval`中。