Krupa García, PabloLeón Fuentes, Rubén2021-09-032021-09-032021León Fuentes, R. (2021). Desarrollo de solvers para MPC en el lenguaje de programación Julia. (Trabajo Fin de Grado Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla.https://hdl.handle.net/11441/125384El control predictivo por modelo (MPC) representa una de las técnicas avanzadas de control que vienen abriéndose paso en elsector desde hace unas décadas. En este proyecto, se desarrolla un solver para la resolución del problema matemático que surge de la implementación de MPC. El solver se desarrolla en el lenguaje novedoso y en alza Julia y utilizada un método de optimización bien conocido en la disciplina como es ADMM. Una vez se ha expuesto el marco teórico y se ha adecuado la formulación al problema que se desea resolver, se desarrolla una implementación del mismo tanto en Matlab como en Julia. Posteriormente, se valida el funcionamiento del solver a través de una serie de simulaciones frente a diferentes tipos de sistemas o parámetros de configuración.Since last decades, some advanced control techniques are breaking through the control systems field. Model predictive control (MPC) represents one of them. In this project, a solver for the mathematical problem arising from MPC implementation is developed. The solver is written in Julia, a new language currently on the rise, and it involves the use of the optimization method ADMM. After discussing the theoretical framework and adjusting the formulation to the problem at hand, the solver implementation is developed both in Matlab and Julia. Afterwards, the solver performance is validated through a series of simulations with different settings for the controlled systems and system parameters.application/pdf96spaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccess