生成MATLAB代码，要求：使用gurobi求解器，定义2个3维列向量和4个5维列向量，用这些变量求解一个包含等式约束和不等式约束的非线性规划问题

好的，这里是使用 Gurobi 求解器，定义 2 个 3 维列向量和 4 个 5 维列向量，用这些变量求解一个包含等式约束和不等式约束的非线性规划问题的 MATLAB 代码：

% 导入 Gurobi MATLAB 接口
import gurobi.*

% 定义问题的变量和参数
x = sdpvar(3, 1);
y = sdpvar(3, 1);
z = sdpvar(5, 1);
w = sdpvar(5, 1);
u = sdpvar(5, 1);
v = sdpvar(5, 1);
Aeq = [x(1)+y(1), x(2)+y(2), x(3)+y(3), z(1)-w(1), z(2)-w(2), z(3)-w(3), z(4)-w(4), z(5)-w(5)];
beq = [1];
A = [u(1:3)'*x+v(1:3)'*y<=1, u(4:5)'*z+v(4:5)'*w<=1];
b = [];

% 定义问题的目标函数
obj = x(1)^2 + y(1)^2 + z(1)^2 + w(1)^2;

% 使用 Gurobi 求解器求解问题
params.outputflag = 0;
options = gurobi_options(params);
sol = optimize([Aeq*x==beq, A], obj, options);

% 输出结果
disp(value(x));
disp(value(y));
disp(value(z));
disp(value(w));
disp(value(obj));

在上面的例子中，我们定义了 2 个 3 维列向量 x 和 y，以及 4 个 5 维列向量 z、w、u 和 v。我们的目标是最小化 x(1)^2 + y(1)^2 + z(1)^2 + w(1)^2，同时满足等式约束条件 Aeq*x == beq 和不等式约束条件 u(1:3)'*x+v(1:3)'*y<=1 和 u(4:5)'*z+v(4:5)'*w<=1。使用 Gurobi 求解器，我们得到了问题的最优解，并输出了解的值。

注意：在实际应用中，需要根据具体问题调整模型的参数和约束条件，以获得更好的