函数[x, status] = mpcCustomSolverCodeGen(H, f, A, b, x0)% # codegen% mpcCustomSolverCodeGen允许用户指定一个自定义(QP)求解器%用MATLAB编写，供MPC控制器在代码生成时使用。％%的工作流程:%(1)将此模板文件复制到您的工作文件夹并将其重命名为%”mpcCustomSolverCodeGen.m”。工作文件夹必须在路径上。%(2)修改“mpcCustomSolverCodeGen. exe”。用你的解算器。%注意你的解算器只能使用固定大小的数据。%(3)设置mpcobj.Optimizer。CustomSolverCodeGen = true”来告诉MPC%控制器在代码生成中使用求解器。%生成代码:%在MATLAB中，使用“codegen”命令和“mpcmoveCodeGeneration”(需要MATLAB编码器)%在Sim金宝appulink中，使用MPC和Adaptive MPC块生成代码％%在MATLAB和Simulink中使用此求解器进行仿真，您需要:金宝app%(1)复制“mpcCustomSolver.txt”模板文件到你的工作文件夹%重命名为“mpcCustomSolver.m”。工作文件夹必须在路径上。%(2)修改“mpcCustomSolver. properties”。用你的解算器。%(3)设置mpcobj.Optimizer。CustomSolver = true”来告诉MPC%控制器在仿真中使用求解器。％% MPC QP问题定义如下:％% min J(x) = 0.5*x'*H*x + f'*x, s.t. A*x >= b。％%输入(由MPC控制器在运行时提供):% H: n × n Hessian矩阵，对称正定。% f: n × 1列向量。% A:一个m × n的不等式约束系数矩阵。% b:不等式约束右边的一个m × 1向量。% x0:最优解的初始猜想的n × 1向量。％%输出(在运行时发送回MPC控制器):% x:必须是最优解的n × 1向量。% status:必须是一个整数:%正值:计算中使用的迭代次数% 0:达到的最大迭代次数% -1: QP不可行% -2:由于其他原因无法找到解决方案%注意:%(1)当求解器没有找到最优解时(状态<=0)，"x"%仍然需要返回。%(2)在MPC中使用次优QP溶液，返回次优“x”% status = 0。另外，还需要设置%”mpcobj.Optimizer。在MPC控制器中UseSuboptimalSolution = true"。％%不改变上面的行%这个模板使用Dantzig算法实现了一个展示QP求解器[G. B. Dantzig, A. Orden, and P. Wolfe， "广义单纯形方法%在线性不等式约束下最小化线性形式”，%太平洋J.数学，5:183 - 195,1955。％期望用户修改此模板并插入自己的自定义QP求解器%替换“Dantzig”算法。0 = 0 (“喜欢”、H);一个= (“喜欢”、H);% xmin是一个常数项，因为“dantzig”%需要正向优化变量。固定的“xmin”不起作用%用于所有MPC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 = A*xmin(:) - b(:);rhsa = f (:);= -[h h * a '; a * h * h * a '];basisi = [H * rhsa; rhsc + A*H*rhsa]; ibi = -(1:nvar+ncon)'*ONE; ili = -ibi*ONE;%%调用EML函数“qpantzg”(基础、ib、il, iter) = qpdantzg(选项卡,basisi ibi、伊犁,麦克斯特);% #好< ASGLU >% %状态如果iter > maxiter status = 0;elseifiter < 0 status = - 1;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if (j) <= 0 x(j) = xmin(j);其他的x (j) =基础(il (j)) + xmin (j);结束结束