基于非合作博弈的分布式模型预测控制优化算法OA北大核心CSCDCSTPCD
An optimization algorithm for distributed model predictive control based on non-cooperative game
针对基于纳什最优的分布式模型预测控制求解算法中存在的迭代次数多、收敛精度不高的缺点,提出了一种基于非合作博弈的分布式模型预测控制优化算法.该方法借鉴非合作博弈论中的针锋相对策略,将每个子系统看作博弈的参与者,在线优化过程中,各个子系统在该策略影响下使所有参与者更快促成合作,从而快速求得整体最优解.仿真表明,与传统的基于纳什最优的迭代求解相比,在给定精度情况下,提出的算法所需的迭代次数要低于传统算法;在给定迭代次数情况下,提出的算法的跟踪性能更优,…查看全部>>
徐焕良;王珂;任守纲;王浩云
南京农业大学信息科技学院,江苏南京210095南京农业大学信息科技学院,江苏南京210095南京农业大学信息科技学院,江苏南京210095南京农业大学信息科技学院,江苏南京210095
信息技术与安全科学
分布式模型预测控制非合作博弈针锋相对策略纳什最优
distributed model predictive controlnon-cooperative gametit for tat strategyNash optimality
《计算机工程与科学》 2016 (7)
1484-1494,11
中央高校基本科研业务费专项资金(KYZ201421)江苏省农业“三新”工程项目(SXGC[2014]309)国家科技支撑计划-国家重点监管产品(乳制品,肉制品,白酒)电子溯源技术应用研究与示范
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