function x,mu,lambda,output=multphr(fun,hf,gf,dfun,dhf,dgf,x0)%功能: 用乘子法解一般约束问题: min f(x), s.t. h(x)=0, g(x).=0%输入: x0是初始点, fun, dfun分别是目标函数及其梯度；% hf, dhf分别是等式约束（向量）函数及其Jacobi矩阵的转置；% gf, dgf分别是不等式约束（向量）函数及其Jacobi矩阵的转置；%输出: x是近似最优点，mu, lambda分别是相应于等式约束和不% 等式约束的乘子向量; output是结构变量, 输出近似极小值f, 迭% 代次数, 内迭代次数等maxk=500; %最大迭代次数sigma=2.0; %罚因子eta=2.0; theta=0.8; %PHR算法中的实参数k=0; ink=0; %k, ink分别是外迭代和内迭代次数epsilon=1e-5; %终止误差值x=x0; he=feval(hf,x); gi=feval(gf,x);n=length(x); l=le
