sqp算法matlab

SQP (Sequential Quadratic Programming) 算法是一种用于非线性优化问题的迭代算法，它通过在每个迭代步骤中解决一个二次规划子问题来逼近全局最优解。在 MATLAB 中，你可以使用 `fmincon` 函数来实现 SQP 算法。

以下是一个使用 `fmincon` 实现 SQP 算法的简单示例：

% 定义目标函数
fun = @(x) (x(1)-1)^2 + (x(2)-2.5)^2;

% 定义约束条件
nonlcon = @(x) [x(1)^2 + x(2)^2 - 9;  % 不等式约束
                -x(1) - x(2) + 2];    % 不等式约束

% 初始解
x0 = [0; 0];

% 求解最优解
options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter');
[x, fval] = fmincon(fun, x0, [], [], [], [], [], [], nonlcon, options);

在上述示例中，目标函数为 `(x(1)-1)^2 + (x(2)-2.5)^2`，约束条件为 `x(1)^2 + x(2)^2 <= 9` 和 `-x(1) - x(2) <= 2`。`x0` 是初始解，`options` 是用于控制求解过程的选项。通过调用 `fmincon` 函数，可以得到最优解 `x` 和最优值 `fval`。

你可以根据具体的问题，调整目标函数、约束条件和初始解等参数，以适应你的实际需求。