假设我有一个函数 f(X)，我想通过约束来最小化它，例如一些其他函数 - A(X) = 0 和 B(X) = 0 和 0 < C(X) < pi。有很多算法可以做到这一点，但为了让我的生活更轻松，我想在 matlab 中使用内置函数fmincon()。所以我读了这个文档：
http://www.mathworks.com/help/optim/ug/fmincon.html
但我不明白我应该如何传递参数来具体解决我的问题。我该怎么做？我能做到吗？
【问题讨论】：
使用 fmincon 的 nonlcon 参数（我在这里假设您的约束是非线性的？）。然后A(X) 和B(X) 很好，但对于C(X)，它必须采用c(X) < 0 的形式，因此您需要将其分解为该形式的两个约束。
我从elsewhere in the documentation 中提取了这个如何为nonlcon 指定函数的示例：
function [c,ceq]=myNonlinearContraints(x)
%First deal with your nonlinear equalities
c(1) = A(X);
c(2) = B(X);
%Then your inequalities transformed to be in the form ceq < 0
ceq(1) = -C(X);
ceq(2) = C(X) - pi;
【讨论】：
@，即fmincon(...,@myNonlinearContraints)。就像你传递你的目标函数一样。
查看函数 A、B 是线性的还是非线性的。那可能A（X）只是一个积分，那么解释应该是它是线性的。如果您将线性约束作为非线性提供，它确实会产生影响。
如果它们是非线性的，则创建一个
function [c,ceq] = nonlcon(X)
给出等式约束值（ceq）和不等式约束值（c）。请记住，不等式约束被解释为
ineq(X) < 0
所以你需要这样计算。
C(X) 似乎是一个三角函数，所以它也将是 nonlcon 函数的一部分。这个 nonlcon，您将作为参数传递给 fmincon。 Nonlcon 为 X 的特定值调用，它返回约束值。如果有的话，传递你的下限和上限，并尝试针对不同的初始点 x0 进行优化。对于某些问题，可以找到不止一种解决方案。
【讨论】：