函数[x, status] = mpcCustomSolverCodeGen(H, f, A, b, x)% # codegen% mpcCustomSolverCodeGen允许用户指定自定义(QP)求解器%用嵌入式MATLAB编写，可用于MPC控制器的代码生成。％%的工作流程:%(1)复制此模板文件到您的工作文件夹，并将其重命名为%”mpcCustomSolverCodeGen.m”。工作文件夹必须在路径上。%(2)修改“mpcCustomSolverCodeGen”。用你的解算器。请注意，您的嵌入式MATLAB求解器必须只使用固定大小的数据。%(3)设置“mpcobj.Optimizer”。CustomSolverCodeGen = true"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Simu金宝applink中，使用MPC和Adaptive MPC块生成代码(需要Simuink编码器产品)下载188bet金宝搏％要在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，然后%重命名为“mpcCustomSolver.m”。工作文件夹必须在路径上。%(2)修改“mpcCustomSolver”。用你的解算器。%(3)设置“mpcobj.Optimizer”。CustomSolver = true”来告诉MPC%控制器中使用求解器进行仿真。％MPC QP问题定义如下:％% min J(x) = 0.5*x'*H*x + f'*x, s. A*x >= b。％%输入(MPC控制器在运行时提供):% H:一个n × n的黑森矩阵，它是对称的，正定的。% f:一个n × 1列向量。% A:不等式约束系数的m × n矩阵。% b:不等式约束右侧的m × 1向量。% x0:最优解的初始猜测的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:必须为以下整数:%正值:计算中使用的迭代次数% 0:达到的最大迭代数% -1: QP不可行% -2:由于其他原因未能找到解决方案%请注意:%(1)当求解器无法找到最优解(状态<=0)时，“x”%仍然需要返回。%(2)在MPC中使用次优QP方案，返回次优“x”% with "status = 0"。此外，还需要设置%”mpcobj.Optimizer。UseSuboptimalSolution = true"在MPC控制器。％%不改变上面的行此模板使用“Dantzig”算法实现了一个展示QP求解器G. B. Dantzig, A. Orden和P. Wolfe，“广义单纯形法”%用于在线性不等式约束下最小化线性形式”，%数学学报，5(5):183 - 1955,1995。％期望用户修改此模板并插入自己的自定义QP求解器%取代“Dantzig”算法。0 = 0“喜欢”、H);ONE = ones“喜欢”、H);% xmin是一个常量项，它加在初始基上，因为“dantzig”%需要正优化变量。固定的“xmin”不起作用%为所有MPC问题。xmin = -1e3*ones(size(f(:)))*ONE;maxiter = 200*ONE;Nvar = length(f);Ncon = length(b);a = -H*xmin(:);H = H\eye(nvar);rhsc = A*xmin(:) - b(:);rsa = a-f(:);TAB = -[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"qpdantzg"[基数，基数，基数，基数]= qpdantzg(基数，基数，基数，基数，基数，基数);% #好< ASGLU >% %状态如果iter > maxiter状态= 0;elseifiter < 0 status = - 1;其他的状态= iter;结束%%最佳变量X = 0 (nvar,1，“喜欢”、H);为J = 1:nvar如果x(j) = xmin(j);其他的X (j) = basis(il(j))+xmin(j);结束结束