fun='[-0.60*x(1)- 0.70*×(2),0.001*×(1)^2+0.002*×(2)^2+0.001*×(1)*(2)]; a=[-1,1]; b=[01; Aeq=[1,1]; beq=[10001; goal=[600,800]; weight=goal; ×0=[600,600]; Ib=[0,0]; [x, fval, attainfactor, exitflag]=fgoalattain(fun, ×0,goal, weight,a,b, Aeq ‚beq, Ib, []) x=646.3139万元，52=304.1477万

根据你提供的代码片段，我看到你使用了MATLAB中的fgoalattain函数来解决一个多目标优化问题。该问题中有两个目标函数(fun)，一个是[-0.60*x(1)-0.70*x(2)]，另一个是[0.001*x(1)^2+0.002*x(2)^2+0.001*x(1)*x(2)]。你还定义了一些约束条件和目标值。

根据你的描述，通过运行这段代码，你得到了优化结果。最终得到的解为x=[646.3139万元, 304.1477万元]。这表示在满足约束条件和达到目标值的情况下，使得目标函数取得最优值的变量x的取值。

请注意，我只是根据你提供的代码片段进行了解读，并给出了可能的解释。如果有任何误解或更多细节，请提供更多信息。