函数[x,状态]= mpcCustomSolverCodeGen (H, f, A, b, x0)% # codegen% mpcCustomSolverCodeGen允许用户指定一个自定义(QP)解算器%用MATLAB编写代码生成的MPC控制器使用。%%的工作流程:%(1)这个模板文件复制到你的工作文件夹重命名它%”mpcCustomSolverCodeGen.m”。工作文件夹必须的道路上。% (2)mpcCustomSolverCodeGen修改”。m”使用你的解算器。%注意你的解算器必须只使用固定大小的数据。%(3)设置“mpcobj.Optimizer。告诉MPC CustomSolverCodeGen = true”%控制器使用代码生成的解算器。%来生成代码:%在MATLAB中,使用“codegen”命令“mpcmoveCodeGeneration”(需要MATLAB编码器)%在仿真软金宝app件,生成代码与MPC和自适应MPC块%%使用这对在MATLAB和Simulink仿真解算器,你需要:金宝app% (1)“mpcCustomSolver副本。txt”文件夹和模板文件到你的工作%将它重命名为“mpcCustomSolver.m”。工作文件夹必须的道路上。% (2)mpcCustomSolver修改”。m”使用你的解算器。%(3)设置“mpcobj.Optimizer。告诉MPC CustomSolver = true”%控制器使用模拟的求解程序。%% MPC QP问题定义如下:%%分钟J (x) = 0.5 * x ' * H * x + f ' * x,酸处理* x > = b。%%的输入(MPC控制器在运行时提供的):% H: n×n海赛矩阵是对称正定。% f: n×1列向量。%:一个m×n的矩阵不等式约束系数。% b: m×1矢量不等式约束的右边。% x0: n×1向量的初始猜测最优解决方案。%%输出(送回MPC控制器在运行时):% x:必须是一个n×1最优解向量。%状态:必须是一个整数:%的积极价值:用于计算的迭代次数% 0:最大迭代数% 1:QP是不可行的% 2:由于其他原因未能找到一个解决方案%注意:%(1)当解算器无法找到一个最佳的解决方案(< = 0),“x”状态%仍然需要返回。%(2)采用次优QP解决方案在MPC,返回最优“x”%”状态= 0”。此外,您需要设置%”mpcobj.Optimizer。在MPC控制器UseSuboptimalSolution = true”。%%不改变线以上%这个模板实现了展示QP使用“Dantzig”算法解算器%由g . b . Dantzig, a . Orden p·沃尔夫:“广义单纯形法%最小化线性不等式约束下的线性形式”,%太平洋j .数学5:183 - 195,1955。%%的用户预计将修改这个模板和插入自定义的QP解算器%,取代了“Dantzig”算法。0 = 0 (“喜欢”、H);一个= (“喜欢”、H);% xmin是一个常数项,增加了最初的基础,因为“dantzig”%需要积极优化变量。一个固定的“xmin”并不工作%对所有货币政策委员会的问题。xmin = 1 e3 *的(大小(f (:))) *;麦克斯特= 200 * 1;据nvar =长度(f);ncon =长度(b);一个= - h * xmin (:);H = H \眼睛(据nvar);rhsc =一个* xmin (:) - b (:);rhsa = f (:);选项卡= - [H H *”;一个H * * H *”);basisi = [H * rhsa; rhsc + A*H*rhsa]; ibi = -(1:nvar+ncon)'*ONE; ili = -ibi*ONE;% %调用EML函数“qpdantzg”(基础、ib、il, iter) = qpdantzg(选项卡,basisi ibi、伊犁,麦克斯特);% #好< ASGLU >% %状态如果iter >麦克斯特状态=零;elseifiter <零状态=一;其他的状态= iter;结束% %优化变量x = 0(据nvar 1“喜欢”、H);为据nvar j = 1如果伊尔(j) < = 0 x (j) = xmin (j);其他的x (j) =基础(il (j)) + xmin (j);结束结束