matlab中非线性规划求和

在MATLAB中，非线性规划通常用于解决那些目标函数和约束条件是非线性的优化问题。你可以使用`fmincon`函数来进行此类求解。这个函数属于Optimization Toolbox的一部分。

`fmincon`函数的基本语法如下：

[x,fval] = fmincon(@objective,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options)

其中：
- `objective`: 要最小化的非线性函数 handle 或其名称。
- `x0`: 初始猜测向量。
- `A`, `b`, `Aeq`, `beq`: 线性约束矩阵和向量。
- `lb`, `ub`: 向量，分别表示变量的下界和上界。
- `nonlcon`: 非线性约束函数 handle 或其名称，如果有的话。
- `options`: 可选的选项结构，用于设置算法细节。

例如，如果你有一个目标函数 `f(x)` 和一些约束，你可以这样做：

x0 = % 初始化点
fun = @(x) -sum(sin(x)); % 对应于求和的负值，因为fmincon默认找最小值
lb = -ones(1,5); % 下边界为-1
ub = ones(1,5); % 上边界为1
A = []; b = []; % 没有线性约束
Aeq = []; beq = []; % 没有等式约束
nonlcon = []; % 如果有非线性约束，这里编写函数

options = optimoptions('fmincon', 'Algorithm', 'interior-point'); % 设置优化算法

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