# Matlab-Java-开发及部署
# 1. 环境准备
# 1.1 Windows环境（本地开发）
# 安装Java的Matlab运行时环境
1）在windows上安装R2021b或Matlab2018a（目前这两个版本已确定跑通，其他版本没试过） 网上找破解版（http://www.zhanshaoyi.com/6938.html 、 https://mp.weixin.qq.com/s/n0DbWmxEfGVNUngZHqLliA），下载完安装，注意：安装完以后去环境变量中看下是否默认在path中增加了matlab的runtime环境变量，没有的话自行增加。
2）如果有Matlab算法涉及Simulink或其它的求解器，需要再另外补充安装组件和插件，是否能和Java贯通，需要具体看情况；
# 将算法函数( .m文件)打成jar包
工程名（随便写）：arithmetic （它是Matlab library文件夹的名称，和java没有任何关系）
Package名：com.yatong.arithmetic 雅通的算法包
将打好的Jar包拷贝至项目路径（yatong-simulation/src/main/resources/lib）下
另外，要将 matlab安装目录下的javabuilder.jar也拷贝至此处。可以用everything.exe全局搜索一下。
发布到本地maven
1）在yatong-simulation模块下的pom.xml中增加以下代码，用以发布jar包，让项目可以正常依赖
<build> <plugins> <!-- 将自己的jar包打包发布到本地maven --> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-install-plugin</artifactId> <version>2.5.2</version> <executions> <!-- Matlab算法包所依赖的环境 --> <execution> <id>install-javabuilder-model</id> <phase>clean</phase> <configuration> <file>${basedir}/src/main/resources/lib/javabuilder.jar</file> <repositoryLayout>default</repositoryLayout> <groupId>com.yatong</groupId> <artifactId>javabuilder</artifactId> <version>R2018a</version> <packaging>jar</packaging> <generatePom>true</generatePom> </configuration> <goals> <goal>install-file</goal> </goals> </execution> <!-- Matlab算法包 --> <execution> <id>install-javabuilder-model</id> <phase>clean</phase> <configuration> <file>${basedir}/src/main/resources/lib/arithmetic.jar</file> <repositoryLayout>default</repositoryLayout> <groupId>com.yatong</groupId> <artifactId>arithmetic</artifactId> <version>1.0.0</version> <packaging>jar</packaging> <generatePom>true</generatePom> </configuration> <goals> <goal>install-file</goal> </goals> </execution> <plugin> <plugins> <build>2）然后再pom的dependencies中，增加这两个依赖。
<dependency> <groupId>com.yatong</groupId> <artifactId>javabuilder</artifactId> <version>R2018a</version> </dependency> <!-- 部署时使用这个依赖 算法包 --> <dependency> <groupId>com.yatong</groupId> <artifactId>arithmetic</artifactId> <version>1.0.0</version> <type>jar</type> </dependency>还有另外一种方式，在开发中提供依赖。（但不建议）
<dependency> <groupId>com.effort</groupId> <!-- 自定义即可 --> <artifactId>piapi</artifactId> <!-- jar名称 --> <version>1.0.0</version> <!-- 如果jar包未指定自定义即可--> <type>jar</type> <scope>system</scope> <systemPath>${project.basedir}/src/main/resources/lib/arithmetic.jar</systemPath> <!-- 使用jar所在的绝对路径 --> </dependency>3）在IDEA中点击
java调用Matlab(参考MatlabUtil.java)
public void runMatlab(入参){ try { MatlabHelper matlabHelper = new MatlabHelper(); /* ---------------------------- 入参 Start ---------------------------- */ // blablablablablablablabla /* ---------------------------- 入参 End ---------------------------- */ /* ---------------------------- 调用Matlab Start ---------------------------- */ Object[] result = matlabHelper.conf_bus_load(V1, V2, V3, V4, V5, P_g1, P_pv1); MWNumericArray dataArray = (MWNumericArray)result[i]; // 遍历Matlab的出参 for (int i = 0; i < result.length; i++) { MWNumericArray dataArray = (MWNumericArray)result[i]; // 处理结果 } } catch (MWException e) { throw new RuntimeException(e); } }
# 1.2 Linux环境（线上部署）
线上环境同样需要安装 Matlab2018a，保持版本一致
去Matlab官网下载Linux版的Matlab2018a，安装（具体步骤在csdn上面搜）
# 2 注意事项
- 项目的运行环境需要包括matlab的Runtime运行环境（和java环境类似）。
- 用Matlab打包算法包时，尽量包名和类名规范化，这样可以在Java项目中引入时规避各式各样的坑点。
参考
https://blog.csdn.net/shirukai/article/details/123641588a
https://blog.csdn.net/weixin_43876729/article/details/121375871
- Matlab的运行时环境 ，要保证其在系统环境变量配置中，其置于path靠前的位置，以防止本机安装多matlab环境被其他环境覆盖的情况出现。
# 3 复杂算法调用的解决方案
【java调用Matlab复杂算法（算法同时含有求解器、符号库时）的解决方案】 1、采用Matlab引擎的方式（目前唯一可用的方式） 2、需要在当前环境安装好求解器和符合库 3、基础代码
MatlabEngine.startMatlab();
eng.eval("addpath('D:\\MyCode\\算法路径")
eng.feval("函数名称r", 入参1，入参2...);
如果求解器收敛时间较长 ，也可使用fevalAsync异步执行
4、在Matlab算法的最后，补上例如xlswrite('values14',Pep); 将出参变量输出到文件（可以csv、xlsx、txt等），然后在java中读取文件获值。