Cyipopt在无法达到收敛的情况下处理NLP问题，但fmincon()可以解决

首先，需要注意的是，Ipopt和fmincon()是两个不同的优化器，具有不同的实现方式和特性。因此，存在这样的情况：某些问题可能是fmincon()可以很好地解决，但是Ipopt不能很好地处理。当我们在使用Ipopt时，遇到收敛问题时，我们可以考虑使用fmincon()来解决问题。

以下是一个示例，说明如何在MATLAB中使用fmincon()来解决收敛性问题：

function [x,fval,exitflag] = solveWithFmincon()
% Define the problem
x0 = [0.5;0.5];   % Initial guess
A = [];
b = [];
Aeq = [];
beq = [];
lb = [-1;-1];
ub = [1;1];
options = optimoptions('fmincon','Algorithm','sqp');
problem = createOptimProblem('fmincon',...
                'objective',@objFun,...
                'x0',x0,'Aineq',A,'bineq',b,...
                'Aeq',Aeq,'beq',beq,'lb',lb,'ub',ub,'options',options);
% Run optimization
ms = MultiStart('FunctionTolerance',1e-4,'StartPointsToRun','bounds-ineqs','Display','off');
[x,fval,exitflag,~,ms_solutions] = run(ms,problem,100);
end

function f = objFun(x)
f = -x(1)*x(2);
end

在这个示例中，我们将目标函数设置为负的变量乘积，并将起始点设置为0.5。我们还设置了边界和非线性约束条件（A和b）。我们使用fmincon()来求解这个问题。

注：该函数只适用于无依赖约束的问题。如果您的问题存在依赖约束，则