MATLAB 非线性规划示例代码：多元未知数优化

下面是一个使用 MATLAB 进行多元非线性规划的示例代码：

% 定义目标函数
fun = @(x) sum(((x-10)/10).^2);

% 定义约束条件
nonlcon = @(x) [x(1) + x(2) - 10; % 约束条件1
                x(3) + x(4) - 20; % 约束条件2
                x(5) + x(6) - 30]; % 约束条件3

% 定义初始解
x0 = [0; 0; 0; 0; 0; 0];

% 定义变量的上下界
lb = [0; 0; 0; 0; 0; 0];
ub = [10; 10; 10; 10; 10; 10];

% 使用 fmincon 函数求解非线性规划问题
options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter'); % 设置显示迭代过程
[x, fval] = fmincon(fun, x0, [], [], [], [], lb, ub, nonlcon, options);

% 显示最优解和最优值
disp('最优解:');
disp(x);
disp('最优值:');
disp(fval);

在上述代码中，我们使用了 fmincon 函数来求解非线性规划问题。首先，我们定义了目标函数 fun，该函数即为您给出的 ((x-10)/10)^2 的形式，使用 sum 函数对所有未知数的平方求和。然后，我们定义了约束条件 nonlcon，并设置了初始解 x0、变量的上下界 lb 和 ub。最后，我们使用 fmincon 函数来求解非线性规划问题，并将最优解和最优值显示出来。

请根据您的具体问题，将目标函数、约束条件、初始解和变量的上下界进行适当修改。希望这个示例代码对您有所帮助！