f = @(x) 1/2*x(1)^2 + 1/6*x(2)^2; % 目标函数 g = @(x)deal([x(1)+x(2)-1], []); % 约束条件 x0 = [1;1]; % 初始点 max_iter = 100; % 最大迭代次数 tol = 0.001; % 收敛精度 options = optimoptions('fmincon','Algorithm','interior-point','MaxIterations',max_iter,'ConstraintTolerance',tol); [x,fval] = fmincon(f,x0,[],[],[],[],[],[],g,options); x % 输出最优解 err = norm(x-[0.25;0.75]); % 计算误差 fprintf('误差为%f\n',err); % 输出误差 偏差较大

这段代码是一个使用 fmincon 函数进行约束优化的例子。其中 f 是目标函数，g 是约束条件，x0 是初始点，max_iter 是最大迭代次数，tol 是收敛精度。options 是优化选项，使用 interior-point 算法进行求解。最后输出最优解和误差。

如果您认为结果偏差较大，可能是因为收敛精度 tol 设置得不够小，或者初始点 x0 不够优秀，可以尝试调整这些参数来获得更好的结果。