鲁棒优化代码matlab

以下是一个简单的鲁棒优化代码的Matlab实现：

function [x, fval] = robust_optimization(fun, x0, lb, ub, options)
% fun - 目标函数句柄
% x0 - 初始解向量
% lb - 各变量下限向量
% ub - 各变量上限向量
% options - 优化选项结构体

% 设置默认选项
default_options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'off');

% 合并用户选项和默认选项
if nargin < 5
    options = [];
end
options = merge_options(default_options, options);

% 定义内嵌函数，用于处理优化选项结构体
    function options = merge_options(default_options, options)
        if isempty(options)
            options = default_options;
        else
            % 将用户选项中的字段名和值更新到默认选项中
            opt_names = fieldnames(options);
            for i = 1:numel(opt_names)
                opt_name = opt_names{i};
                default_options.(opt_name) = options.(opt_name);
            end
            options = default_options;
        end
    end

% 定义内嵌函数，用于计算目标函数值，并检查是否出现异常
    function [f, is_error] = eval_fun(x)
        is_error = false;
        try
            f = fun(x);
        catch ex
            f = NaN;
            is_error = true;
        end
    end

% 进行优化
[x, fval, exitflag, output] = fmincon(@(x) eval_fun(x), x0, [], [], [], [], lb, ub, [], options);

% 检查优化是否成功
if exitflag <= 0 || output.funcCount >= options.MaxFunctionEvaluations
    warning('优化失败或达到最大函数计算次数！')
end
end

该函数可以处理目标函数在某些点处出现异常情况的问题，例如函数值为NaN、Inf或出现错误等。同时，该函数还可以接受用户自定义的优化选项，以便更灵活地控制优化过程。