R2017b中的Optimization Toolbox引入的基于问题的框架为建立以多个不同参数向量自然表示的优化问题提供了方便的工具。它还提供了一种方法，以直接命令的方式指定涉及求和和其他线性运算的线性约束，而不是在思想上把它们重新表述为矩阵向量乘法。然而，这个基于问题的框架最初是为线性编程而设计的，在本次FEX提交时，仅以有限的方式扩展到非线性目标和约束(尽管TMW似乎正在进行这方面的工作)。
为了获得针对任意非线性问题的基于问题的框架的优势，此FEX软件包提供了转换工具prob2matrices（）。该工具将基于问题的描述的特定部分转换为基于解算器的矩阵形式，这可能是从基于问题的框架转换为基于解算器的框架中最困难的部分。该工具与prob2struct（）的不同之处在于，它不需要指定完整的优化问题。相反，可以只指定需要重新表示为矩阵和向量的问题组件。这些可以包括线性in/等式、边界、整数约束、目标函数（如果是线性的）和解结构形式的初始猜测。因此，您可以使用基于问题的框架的功能为任何给定的非线性解算器设置所有矩阵，这些解算器可以是fmincon（），甚至是全局优化工具箱中的优化器，如ga（）、patternsearch（）或particleswarm（）。剩下的工作只是提供问题的非线性部分所需的函数句柄。
有关用法说明，请参见“示例”选项卡。
引用为
马特·J(2021)。PROB2MATRICES：prob2struct的选择性版本(//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/74481-prob2matrices-a-selective-version-of-prob2struct)，MATLAB中央文件交换。恢复.
MATLAB版本兼容性
创建R2018a
与R2017b及更高版本兼容
