F = L2 + I2 + 0.5 * B1 * U1 ^ 2 + 0.5 * B2 * U2 ^ 2

功能[Z最佳，成本，exitflag] = ResistantTBSolver（FUN，Z0，A，B，AEQ，BEQ，LB，UB，NONLINCON）这是一个调用XYZ非线性规划的接口函数％求解器来解决由nlmpc控制器限定的NLP问题。该该函数的输入和输出定义与fmincon相同。％％该接口功能转换fmincon输入到格式所需％的由XYZ解算器和转换结果返回给fmincon输出。％％输入%乐趣:非线性成本。FUN接受输入z(决策变量)和％的回报成本F（设为z评价标量值）和它的％梯度克（设为z评估了NZ-1矢量）。％Z0：z与初始猜测％A，B：* Z <= b的％AEQ，BEQ：AEQ * Z == BEQ％磅，UB：降低和z的上限非线性约束。NONLINCON接受输入z并返回％的载体C和CEQ作为第一两个输出，代表％的非线性不等式和等式分别在那里当C(z) <= 0和Ceq(z) = 0时，乐趣值最小化。% NONLINCON还返回C (a nz-by-ncin)的雅可比矩阵％稀疏矩阵）和CEQ（一NZ逐nceq稀疏矩阵）。％输出％％Z最佳：z与最优解%成本:最优z处的最优成本％exitflag：％1一个阶最优性条件满足。％0太多的功能评价或迭代。％-1通过输出/绘图功能停止。％-2没有可行点中找到。％您可以使用此示例作为模板来实现要到的接口文件％你自己的NLP求解。求解器必须是一个M文件或在一个文件MEX% MATLAB路径。％不要编辑上面的行。％％版权所有2018 MathWorks公司%%设置空间信息的线性和非线性约束num_lin_ineq =尺寸（A，1）;num_lin_eq =尺寸（AEQ，1）;[在，当量] = NONLINCON（Z0）;num_non_ineq =长度（英寸）;num_non_eq =长度（当量）;总= num_non_ineq + num_non_eq + num_lin_ineq + num_lin_eq;logicals_nlineq =假（总的，1）;logicals_nlineq（1：num_non_ineq）= TRUE;logicals_nleq =假（总的，1）;logicals_nleq（num_non_ineq +（1：num_non_eq））= TRUE; logicals_ineq = false(total,1); logicals_ineq(num_non_ineq+num_non_eq+(1:num_lin_ineq)) = true; logicals_eq = false(total,1); logicals_eq(num_non_ineq+num_non_eq+num_lin_ineq+(1:num_lin_eq)) = true; options = struct('nlineq'，logicals_nlineq，“nleq”logicals_nleq,…'ineq'，logicals_ineq，“情商”，logicals_eq）;%%集决策变量界限options.lb =磅;options.ub = UB;设置非线性约束的RHS选项。cl =[无穷(num_non_ineq 1); 0 (num_non_eq 1)];选项。铜= [0 (num_non_ineq 1); 0 (num_non_eq 1)];的线性约束%%集RHSoptions.rl = [-INF（num_lin_ineq，1）; BEQ];options.ru = [B; BEQ];设置一个矩阵options.A =稀疏（[A; AEQ]）;设置XYZ求解器optonsoptions.algorithm =结构（'print_level'0,'max_iter'，200，…'max_cpu_time',1000,“托尔”，1.0000e-06，…“hessian_approximation”，内存有限的）;设置XYZ求解程序使用的函数句柄Jstr =稀疏的(num_non_ineq + num_non_eq,长度(z0)));func =结构(“目标”，@（X）FVAL（FUN，X），…“梯度”，@（X）GVAL（FUN，X），…“约束”@ (x) conval (NONLINCON x),…“雅可比”，@（X）jacval（NONLINCON，X），…'jacobianstructure'Jstr @ ()…）;%%调用XYZ，返回成本和状态[Z最佳，输出] = XYZsolver（Z0，funcs中，选项）;成本= FUN（Z最佳）;exitflag = convertStatustoExitflag（output.status）;%%实用功能功能F = FVAL（乐趣，z）的％回非线性成本并[f，〜] =乐趣（Z）;功能g = gval(有趣,z)％回成本梯度(~ g) =乐趣(z);功能c = conval (nonlcon, z)％回非线性约束(eq) = nonlcon (z);c = (, eq);功能J = jacval (nonlcon, z)稀疏矩阵中nc-by-nz的%返回约束雅可比矩阵锦％新西兰是按ncin稀疏，JEQ新西兰是按nceq稀疏[~,~,金,Jeq] = nonlcon (z);J = [Jin Jeq];功能exitflag = convertStatustoExitflag（状态）开关(状态)情况下0%的信息。小号tatus = 'Success';exitflag = 1;情况下1％info.Status =“解决到可接受的水平”;exitflag = 1;情况下2％info.Status = '不可行';exitflag = -1;情况下3%的信息。小号tatus = 'Search Direction Becomes Too Small';exitflag = -2;情况下4％info.Status = '发散迭代';exitflag = -2;情况下6%的信息。小号tatus = 'Feasible Point Found';exitflag = 1;情况下-1％info.Status = '超出迭代';exitflag = 0;情况下-4％info.Status = '最大超时';exitflag = 0;否则%的信息。小号tatus = 'IPOPT Error';exitflag = -2;结束