函数[x，status]=mpcCustomSolverCodeGen（H，f，A，b，x0）% # codegen%mpcCustomSolverCodeGen允许用户指定自定义（QP）解算器%用MATLAB编写，供MPC控制器在代码生成时使用。％%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”。工作文件夹必须位于路径上。%（2）修改“mpcCustomSolverCodeGen.m”以使用您的解算器。%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万博1manbetxulink中，使用MPC和Adaptive MPC块生成代码％%要在MATLAB和Simulink中使用此解算器进行仿真，您需要：万博1manbetx%(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：％%最小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。%状态：必须是以下值的整数：%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）当解算器无法找到最优解（状态<=0）时，“x”%仍然需要返回。%(2)在MPC中使用次优QP溶液，返回次优“x”% status = 0。另外，还需要设置%MPC控制器中的“mpcobj.Optimizer.UseSuboptimalSolution=true”。％%不要更改上面的行%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“，%太平洋数学杂志，5:183-1951955。％期望用户修改此模板并插入自己的自定义QP求解器%这取代了“Dantzig”算法。零=零(“喜欢”，H）；一=一(“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”[basis，ib，il，iter]=qpdantzg（TAB，basisi，ibi，ili，maxiter）；%#好的% %状态如果iter > maxiter status = 0;elseifiter<零状态=-1；其他的状态= iter;终止% %优化变量x=零（nvar，1，“喜欢”、H);对于j=1:nvar如果il（j）<=零x（j）=xmin（j）；其他的x（j）=基（il（j））+xmin（j）；终止终止