在Matlab中如何使用优化工具箱求解带有约束的非线性最小化问题？请提供示例代码。

在进行工程设计或科学研究时，经常需要求解带约束的非线性最小化问题。Matlab的优化工具箱为此类问题提供了强大的支持。例如，可以使用函数`fmincon`来解决这类问题。`fmincon`函数能够在指定的线性和非线性约束条件下，寻找多变量函数的最小值。

参考资源链接：[Matlab实现最优化方法：公式与工具箱详解](https://wenku.csdn.net/doc/yz5o2mg8ta?spm=1055.2569.3001.10343)

为了帮助你更好地掌握使用Matlab优化工具箱的技能，建议参考这份资料：《Matlab实现最优化方法：公式与工具箱详解》。在这份资料中，你将能找到关于建立数学模型、选择合适的最优化方法以及在Matlab环境下具体实现的详细指导。

具体到使用`fmincon`函数求解带有约束的非线性最小化问题，需要明确目标函数、线性与非线性约束等。以下是示例代码的步骤和概念性描述（代码、mermaid流程图、扩展内容，此处略）：
1. 定义目标函数：例如，`fun = @(x) (x(1)-1)^2 + (x(2)-2)^2;`。
2. 定义非线性约束：例如，`nonlcon = @(x) deal([], x(1)^2 + x(2)^2 - 1);`。
3. 设置初始点和选项。
4. 调用`fmincon`函数：`[x, fval] = fmincon(fun, x0, A, b, Aeq, beq, lb, ub, nonlcon, options)`。

通过上述步骤，你可以在Matlab中求解出满足特定约束条件的非线性最小化问题的解。当你需要更深入地理解和应用Matlab在最优化方面的功能时，可以继续查阅《Matlab实现最优化方法：公式与工具箱详解》。这本书不仅提供了关于如何使用`fmincon`等函数的具体例子，还全面覆盖了线性规划、多目标规划以及最小二乘等其他优化方法，帮助你成为一个高效的问题解决者和决策者。

参考资源链接：[Matlab实现最优化方法：公式与工具箱详解](https://wenku.csdn.net/doc/yz5o2mg8ta?spm=1055.2569.3001.10343)