mpc实现调度优化的代码

MPC（Model Predictive Control）是一种基于模型的控制方法，可以应用于调度优化问题。下面是一个简单的MPC调度优化的代码示例，供参考：

import numpy as np
import cvxpy as cp
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义MPC参数
N = 10  # 预测时域长度
T = 0.1  # 采样周期
R = 0.1 * np.diag([1, 1])  # 控制代价权重矩阵

# 定义系统模型
A = np.array([[1, T], [0, 1]])  
B = np.array([[T**2 / 2], [T]])

# 定义初始状态和参考轨迹
x0 = np.array([0, 0])
x_ref = np.array([1, 0])

# 定义控制变量和状态变量的上下限
u_max = 1  
u_min = -1
x_max = np.array([10, 10])  
x_min = np.array([-10, -10])

# 定义优化变量
u = cp.Variable((N, 1))
x = cp.Variable((N+1, 2))

# 定义优化目标
obj = 0
for k in range(N):
    obj += cp.quad_form(x[k+1]-x_ref, R)
    obj += cp.quad_form(u[k], np.eye(1))

# 定义约束条件
constr = []
for k in range(N):
    constr += [x[k+1] == A@x[k] + B@u[k]]
    constr += [x[k][0] <= x_max[0], x[k][1] <= x_max[1],
               x[k][0] >= x_min[0], x[k][1] >= x_min[1]]
    constr += [u[k] <= u_max, u[k] >= u_min]
constr += [x[0] == x0]

# 定义优化问题
prob = cp.Problem(cp.Minimize(obj), constr)

# 解决优化问题
u_history = []
x_history = [x0]
for i in range(50):
    prob.solve()
    u_history.append(u[0].value)
    x0 = A@x0 + B@u[0].value
    x_history.append(x0)

# 绘制结果
x_history = np.array(x_history)
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(x_history[:, 0], x_history[:, 1], 'b-', label='trajectory')
plt.plot(x_ref[0], x_ref[1], 'ro', label='reference')
plt.grid()
plt.legend()
plt.xlabel('x1')
plt.ylabel('x2')
plt.show()

上述代码实现了一个简单的二维系统模型的MPC调度优化。用户可以根据自己的需求修改代码中的参数、模型和约束条件。