多维目标优化仿真——使用Matlab中的fmincon工具箱函数

目标优化是在给定的约束条件下找到最优解的过程。在许多实际问题中，我们需要优化多个目标函数，这被称为多维目标优化。Matlab提供了强大的优化工具箱，其中的fmincon函数可以用于解决多维目标优化问题。本文将介绍如何使用Matlab自带的fmincon函数进行多维目标优化仿真，并提供相应的源代码。

首先，我们需要定义目标函数和约束条件。假设我们要优化一个多维目标函数f(x)，其中x是一个n维向量。我们还有一组约束条件g(x)≤0和h(x)=0。我们的目标是找到使得目标函数最优的x值。

下面是一个示例问题，我们将使用fmincon函数来解决。

目标函数：f(x) = x1^2 + x2^2 + x3^2

约束条件：
g1(x) = -x1 - x2 - x3 + 2 ≤ 0
g2(x) = x1 + x2 + x3 - 6 ≤ 0
h(x) = x1 + x2 + x3 - 3 = 0

现在，我们将使用Matlab来实现这个问题的多维目标优化仿真。

% 定义目标函数和约束条件
fun = @(x) x