近期在进行MPC优化问题仿真时，由于需要从我惯用的Python环境切换到课题组主要使用的Matlab平台，因此花了一些时间才成功配置了我认为非常好用的Solver，IPOPT。经过查阅网络资料（并结合GPT与Deepseek的辅助），尽我所知，我发现网上的教程并未提供特别实用（有时效性）的配置方法。因此，将我的配置过程分享出来，供有需要的朋友参考，同时也为自己日后可能遗忘时提供帮助。需要注意的是，本教程仅适用于Windows操作系统，不适用于Ubuntu系统。

资源整合包下载地址：

链接：https://pan.baidu.com/s/1Gbh-VqHW5JSv1CYLOVLpuA 

提取码：m2k7

Python+Pyomo+IPOPT

1. 安装pyomo（这个不展开说了，网上的方法很详细）。

官方网站：https://www.pyomo.org/

语法文档：https://pyomo.readthedocs.io/en/stable/

2. 下载整合包，解压缩，把“Ipopt-3.14.11”放到无中文路径的地址。

3. 添加Sovler路径

path = '[ipopt.exe的路径]'

比如我把Ipopt-3.14.11改名为Ipopt放D盘，那代码就是

path = 'D:/Ipopt/bin/ipopt'

4. 测试

整合包中提供有测试代码

Matlab+YALMIP+IPOPT

1. 下载YALMIP并添加到Matlab路径

可以通过官方网站或整合包中提供的资源，并放到matlab的toolbox路径中。

官方网站：https://yalmip.github.io/

之后在Matlab主页 -> 设置路径中，选择“添加并包含子文件夹”并添加YALMIP，之后保存。

2. 检查YALMIP是否配置成功

在Matlab命令行窗口键入“yalmiptest”。可以看到此时solver中并没有配置IPOPT。

3. 下载OPTI Toolbox

IPOPT在Matlab中通过进行接口连接（https://yalmip.github.io/solver/ipopt/）。OPTI Toolbox Github主页：https://github.com/jonathancurrie/OPTI；或使用整合包中的内容。

4. 安装OPTI Toolbox

安装OPTI Toolbox的指引在Github主页有说明，即"右键点击opti_Install.m 文件并选择运行。按照提示操作（每个问题的正常回答是“yes”或输入“y”）来安装 OPTI - 非常简单！"。需要注意的是运行opti_Install.m需要在MATLAB当前文件夹为opti_Install.m所在的路径。

5. 测试

在matlab的命令行窗口再次键入"yalmiptest"，会发现这次solver中就有IPOPT了

之后运行整合包中的测试代码验证求解器的可用性。测试代码和Python的测试代码设置了相同的简易模型。

参考教程：

https://www.cnblogs.com/landiljy/p/6776434.html （下载链接过期；提供了Yalmip常用语法）

网页链接​ （方法简单，但作者称2020b及更高matlab版本不可用；本文所提供方法适用2020b）

https://coin-or.github.io/Ipopt/ （IPOPT官方指引）

https://yalmip.github.io/solver/ipopt/ （YALMIP官方指引）