用matlab优化求解min z=2*e^x1*x2+x1^2*x3-5,s.t. x1+x2+2*x3<=3,x1^2+x2*x3<=1

好的，这是一个非线性规划问题，可以使用MATLAB中的fmincon函数进行求解。具体地，可以按照以下步骤进行：

1. 定义目标函数和约束条件。在MATLAB中，可以使用函数句柄来定义目标函数和约束条件。例如，可以定义如下：

fun = @(x) 2*exp(x(1))*x(2) + x(1)^2*x(3) - 5;
nonlcon = @(x) [x(1) + x(2) + 2*x(3) - 3; x(1)^2 + x(2)*x(3) - 1];

其中，`fun`是目标函数，`nonlcon`是非线性约束条件。

2. 定义初始点和变量的取值范围。例如，可以定义如下：

x0 = [0; 0; 0];
lb = [-Inf; -Inf; -Inf];
ub = [Inf; Inf; Inf];

其中，`x0`是初始点，`lb`和`ub`分别是变量的下界和上界。

3. 调用fmincon函数进行求解。例如，可以调用如下：

options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter');
[x, fval] = fmincon(fun, x0, [], [], [], [], lb, ub, nonlcon, options);

其中，`options`是优化选项，`x`是最优解，`fval`是最优目标函数值。

综上所述，完整的MATLAB代码如下：

fun = @(x) 2*exp(x(1))*x(2) + x(1)^2*x(3) - 5;
nonlcon = @(x) [x(1) + x(2) + 2*x(3) - 3; x(1)^2 + x(2)*x(3) - 1];
x0 = [0; 0; 0];
lb = [-Inf; -Inf; -Inf];
ub = [Inf; Inf; Inf];
options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter');
[x, fval] = fmincon(fun, x0, [], [], [], [], lb, ub, nonlcon, options);

执行该代码后，MATLAB会输出求解过程，并输出最优解和最优目标函数值。