（2）二次规划应用案例的求解 1、基本要求 通过一个投资组合优化问题的实例求解，培养学生解决实际二次规划问题的初步能力；熟悉线性规划的建模过程；掌握Matlab优化工具箱中线性规划函数的调用。 2、上机主要内容 求解从一点(0,0,0)到超平面的最短距离， 其中，，。 通过建模构造二次规划问题，求解以上问题的最优解和最优值。 3、操作要点 （1）建立二次规划的数学模型； （2）安装Matlab优化工具箱（Optimization Toolbox），并学习工具箱中求解二次规划的函数； （3）利用Matlab优化工具箱解二次规划问题。 （4）运行该程序，在命令窗记录下最优解x和对应的最优值fval。 4、主要仪器设备 微机及Matlab软件

好的，你的问题是关于二次规划在MATLAB最优化工具箱中的应用案例求解。下面是具体步骤：

1. 建立二次规划的数学模型

根据问题描述，可以建立如下的二次规划数学模型：

Minimize f(x) = 1/2 * x' * Q * x + c' * x

Subject to Ax >= b

其中，x是优化变量，Q是二次项系数矩阵，c是一次项系数向量，A是不等式约束矩阵，b是不等式约束右侧向量。

根据题目要求，我们可以得到具体的数值：

Q = [6 -2 0; -2 4 0; 0 0 2]

c = [-8; -6; -2]

A = [1 1 1; -1 -1 -1; 1 -1 0; 0 1 -1]

b = [1; -1; 0; 0]

2. 安装Matlab优化工具箱，并学习工具箱中求解二次规划的函数

如果你还没有安装Matlab优化工具箱，请先安装。安装完成后，可以使用以下函数来求解二次规划问题：

quadprog：用于求解一般形式的二次规划问题

lsqnonneg：用于求解非负约束的线性最小二乘问题

3. 利用Matlab优化工具箱解二次规划问题

根据上述数学模型，可以使用quadprog函数来求解，具体代码如下：

Q = [6 -2 0; -2 4 0; 0 0 2];

c = [-8; -6; -2];

A = [1 1 1; -1 -1 -1; 1 -1 0; 0 1 -1];

b = [1; -1; 0; 0];

options = optimoptions('quadprog','Display','iter');

[x,fval] = quadprog(Q,c,A,b,[],[],[],[],[],options);

disp('最优解为：');

disp(x);

disp('对应的最优值为：');

disp(fval);

4. 运行该程序，在命令窗记录下最优解x和对应的最优值fval

运行以上代码，即可在命令窗口中得到最优解x和对应的最优值fval。