LCPSolve(M,q) 求解线性互补问题： w = M*z + q，w 和 z >= 0，w'*z = 0 该函数将矩阵 M 和向量 q 作为参数。 该函数具有三个返回变量。 向量的第一个是w，第二个是通过互补枢转找到的向量z。 第三个返回是1 x 2向量。 如果算法成功，则第一部分为1；如果导致射线终止，则第一部分为2。 第二个组成部分是在外循环中执行的迭代次数。 我们感谢 Rob Dittmar、Enzo Michelangeli 和 IT Vision Ltd 在 OpenOpt python 包中的工作 LCPSolve.py

互补性 该软件包为（1）混合互补问题（MCP）和（2）带有平衡问题的数学程序（MPEC）提供了建模语言。 注意@complmentarity对于MCP， @complements对于MPEC， @complements 。 混合互补问题（MCP） 注意： 已在v0.6.2和v1.1.0之间完全重写。 现在，PATHSolver.jl既提供了指向解算器的接口，又提供了与JuMP的集成，但目前仅限于线性问题。 对于非线性问题，您仍然需要使用 ，现在它还使用新的PATHSolver.jl作为其求解器。 Complementarity.jl的大多数部分保持不变，除了如何传递求解器选项。 该软件包提供了一个建模和计算接口，用于解决（MCP）：通过建模，以及通过和计算。 请参阅。 F(x) ⟂ lb ≤ x ≤ ub 一个非常简单的例子： (x+2) x = 0, x ≥ 0, x+2

利用非光滑优化算法解决互补问题，这是自己编的MATLAB代码，有详细的注释，适合小型和大型数据，亲测结果正确，速度较快。

x = LCP(M,q) 求解 LCP x >= 0 Mx + q >= 0 x'(Mx + q) = 0 x = LCP(M,q,l,u) 求解广义 LCP（又名 MCP） l Mx + q = 0 x = u => Mx + q Mx + q > 0 x = LCP(M,q,l,u,x0,display) 允许可选的初始值 'x0' 和一个二进制标志'display'，它控制迭代数据的显示。