是否可以使用优化功能fmincon用Matlab的定义函数？
我写的，我给几个固定参数（实数或复数），现在来看，我每次更改这些参数时，结果的变化（你不说）功能。
[output1, output2] = my_function(input1,input2,input3,input4)
我看到fmincon功能可以找到一个给定的约束条件的最佳结果。比方说，我想找到最佳的输出只在input1作用，并保持恒定的所有其他输入。是否有可能定义类似
fmincon(@(input1)my_function,[1,2],[],mean)
对于input1从1变为2为最佳值mean，其中的意思是一些其他结果的平均值。
我知道这是一个相当模糊的问题，但我不能给最低例如，由于function使得很多东西
具有多个输出的第一次尝试给了我错误qazxsw POI
然后我尝试只有一个输出，如果我使用
Only functions can return multiple values.我得到的错误
错误：“输出1”以前作为一个变量，其使用这里作为一个功能或命令的名称相冲突。参见MATLAB文档细节“如何MATLAB确认命令语法”。
随着output1 = @(input1)function(input2,input3);
fmincon(@output1,[1,2],[],mean)
我得到fmincon(@my_function,[1,2],[],mean)
输入应该在你的函数定义中使用 - 在Not enough input arguments.应该怎么写读了。你不必使用匿名函数定义实际的目标函数（以下anonymous functions），你可以在自己的文件中使用的功能。关键是，目标函数应该返回到最小化标量。
这里是一个非常简单的例子，使用myFunction找到fmincon最小值的基础上，初步推测myFunction。
[1.5,1.5]你可以看到计算出的最佳是不完全% myFunction is min when x=1,y=2
myFunction = @(x,y) (x-1).^2 + (y-2).^2;
% Define the optimisation function.
% This should take one input (can be an array)
% and output a scalar to be minimised
optimFunc = @(P) myFunction( P(1), P(2) );
% Use fmincon to find the optimum solution, based on some initial guess
optimSoln = fmincon( optimFunc, [1.5, 1.5] );
% >> optimSoln
% optimSoln =
% 0.999999990065893 1.999999988824129
% Optimal x = optimSoln(1), optimal y = optimSoln(2);
，但它是默认的最优公差范围内。您可以更改[1,2]求解器的选项 - 读fmincon。
如果你想保持documentation为一个常数，你只需要更新的功能定义：
y=1您可以添加使用% We only want solutions with y=1
optimFunc_y1 = @(P) myFunction( P(1), 1 ); % y=1 always
% Find new optimal solution
optimSoln_y1 = fmincon( optimFunc_y1, 1.5 );
% >> optimSoln_y1
% optimSoln_y1 =
% 0.999999990065893
% Optimal x when y=1 = optimSoln(1)
，A，B和Aeq投入Beq不等式约束，但是这太宽而不能进入这里，请参考文档。
请注意，您使用的关键字fmincon在某种程度上这是无效的语法。我代替有效的变量名在我的演示功能。