matlab Optimal函数

### MATLAB 中 Optimal 函数的使用与文档

在MATLAB环境中，`optimal`并不是一个内置的标准函数名称。然而，在特定领域如模型预测控制(MPC)，存在一些用于求解最优问题的功能和工具箱。对于提到的快速模型预测控制(fast MPC)[^1]，通常会涉及到通过在线优化实现MPC算法。

#### 使用MATLAB中的Model Predictive Control Toolbox

如果目标是在MATLAB中实施或调用类似于“Optimal”的功能来解决最优化问题特别是针对MPC场景，则可以考虑利用MATLAB自带的Model Predictive Control Toolbox。此工具箱提供了设计和仿真线性和自适应模型预测控制器的能力。

下面是一个简单的例子展示如何设置并模拟基本的MPC对象：

% 定义状态空间模型作为植物模型
plant = ss(a,b,c,d); % 用户需替换a, b, c, d为具体数值矩阵

% 创建默认配置下的MPC对象
mpcobj = mpc(plant, Ts); % Ts代表采样时间

% 设置权重参数（可选）
mpcobj.Weights.ManipulatedVariables = 0;
mpcobj.Weights.OutputVariables = 1;

% 进行仿真的预设条件设定
Tstop = 20; % 模拟结束时刻
r = ones(Tstop, 1)*setpoint_value; % 参考轨迹输入

% 开始仿真过程
sim(mpcobj, Tstop, r);

上述代码片段展示了创建一个基础的MPC控制系统的过程，并对其进行简单仿真测试。值得注意的是，这里的重点在于理解如何构建以及调整MPC对象以满足实际需求，而不是直接对应所谓的“Optimal”函数。

当处理更复杂的优化任务时，可能还需要探索其他高级特性或是第三方贡献包，比如YALMIP这样的符号建模语言接口，它可以极大地简化非线性规划等问题的表述方式。