matlab优化成本函数

在Matlab中优化成本函数可以使用内置的函数fmincon，它可以使用约束条件最小化非线性目标函数（即成本函数）。以下是一个示例代码：

% 定义目标函数和初始值
fun = @(x) 100*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2;
x0 = [0,0];

% 定义不等式约束
A = [-1,1;1,1];
b = [0.5;2.5];

% 定义相等约束
Aeq = [];
beq = [];

% 定义上下界
lb = [-Inf,-Inf];
ub = [Inf,Inf];

% 使用fmincon函数进行优化
[x,fval,exitflag,output] = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub)

% 输出优化结果
disp(['最优解为 x1 = ', num2str(x(1)), ', x2 = ', num2str(x(2))]);
disp(['最小化成本函数的值为 ', num2str(fval)]);

在这个示例中，我们定义了一个目标函数fun，它是一个非线性的 Rosenbrock 函数。我们还定义了一个不等式约束，它是一个二维平面上的三角形区域。最后，我们使用fmincon函数进行优化，并输出最优解和最小化成本函数的值。