在MATLAB中使用优化工具箱，可以通过以下步骤来实现：
选择合适的优化算法：MATLAB提供了多种不同的优化算法，如fmincon、fminunc、lsqnonlin等。根据具体的优化问题选择最适合的算法。
构建目标函数：定义一个目标函数，该函数的输入参数为优化变量，输出为优化目标值。可以使用MATLAB中的匿名函数或自定义函数来定义目标函数。
设置优化参数：设置优化算法的参数，如优化变量的初始值、优化目标、约束条件等。
调用优化函数：使用选择的优化算法和设置的参数来调用优化函数进行优化计算。例如，使用fmincon函数进行约束优化。
获取优化结果：优化函数运行完成后，可以获取优化结果，包括最优解、最优值等信息。
以下是一个简单的示例代码，演示如何使用fmincon函数进行约束优化：
% 定义目标函数
objfun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;
% 定义约束条件
A = [1, 2];
b = 3;
% 设置优化参数
x0 = [0, 0];
options = optimoptions('fmincon','Display','iter');
% 调用优化函数进行优化计算
[x_opt, fval] = fmincon(objfun, x0, A, b, [], [], [], [], [], options);
% 输出最优解和最优值
disp('Optimal solution:');
disp(x_opt);
disp('Optimal value:');
disp(fval);
通过以上步骤，可以在MATLAB中使用优化工具箱进行优化计算。更复杂的优化问题可能需要更详细的设置和调试，具体操作可以参考MATLAB官方文档或优化工具箱的帮助文档。
