基于纳什最优的分布式预测控制在常减压塔系统中的应用

利用现代计算机网络快速通信功能及其结构特点,针对常减压塔复杂的串联特性,设计了一种基于纳什最优的分布式预测控制算法。该算法通过各子系统之间互相通信和迭代计算,达到纳什最优,实现了低成本在线实时优化与控制的目标。仿真结果验证了算法的有效性和可用性。

分布式预测控制优化算法

复杂大规模预测控制系统的在线实施一直是工业界十分关注的问题之一 ,本文针对工业环境下分布式网络结构的特点 ,提出了一种基于纳什最优的分布式预测控制优化算法 ,在以低成本在线实施的同时 ,保持了良好的控制性能 ,文中进一步给出了分布式线性模型预测控制算法的收敛条件 ,仿真结果表明了该算法的有效性 .

基于全局最优的生产全过程分布式预测控制

改进了基于纳什最优的分布式预测控制算法,提出了一种基于全局最优的分布式预测控制.在优化求解时考虑了各子过程间的协调.结合线性系统的动态矩阵控制(DMC)分析了算法的迭代收敛性,并与基于纳什优化的分布式预测控制算法进行了比较.仿真结果表明,算法迭代收敛于全局最优解,而不是纳什优化解.

分布式预测函数控制优化算法

为解决复杂大规模预测控制系统在线计算复杂的问题,提出了一种基于纳什最优的分布式预测函数控制优化算法。给出了具体的计算过程,同时分析了这种算法的收敛条件。该算法结合预测函数控制输入结构化、计算方便和分布式控制简便等优点,不但解决了控制输入不明的缺点,并且减少了优化变量,能够很好地满足系统的全局稳定性。仿真结果验证了所提出的分布式预测函数控制算法的有效性。

基于非合作博弈的分布式模型预测控制优化算法

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,在外界产生随机扰动时,该算法也具有较好的抗干扰能力。此外,将提出的算法应用于设施环境控制系统中,进一步说明了算法的有效性。

多UAV协同搜索的博弈论模型及快速求解方法

在分布式模型预测控制(DMPC)方法框架下,提出了一种局部Nash最优的分布式搜索优化决策方法.设计了基于人工势场的协同机制,给出了势场的形成条件,在此基础上建立了多机协同的图论模型.引入局部Nash最优的定义,通过在连通分量的局部范围进行Nash最优迭代,降低了问题的求解维度.建立了以节点出度刻画UAV决策优先度的模型,根据决策偏序关系,提出了对称、主从、主从-对称3种决策形式,并给出了相应的Nash、Stackelberg和Nash-Stackelberg的博弈模型,理论推导了该方法的计算复杂度.采用MPC和粒子群(PSO)优化相结合实现单架UAV的最优决策.仿真结果表明,所提出的方法能有效降低问题的求解规模和通信负担.

分布式预测控制算法的性能分析

分布式求解策略是为了降低大规模预测控制系统在线实施的计算量和计算复杂性而提出的一种有效算法。在算法收敛的条件下 ,分析了分布式求解和集中求解两种方法在单步时域上的性能偏差 ,给出了标称情况下分布式预测控制系统名义稳定的充分条件 。

分布式预测控制系统在通信局部失效下的性能分析

复杂大规模预测控制的在线求解问题可以由各个子系统去分布实现 ,子系统之间通过网络进行通信 .当系统受到扰动时 ,各个子系统之间的通信联结有可能受到影响 ,整个分布式系统的性能将会下降 .针对分布式预测控制优化算法 ,讨论了通信局部失效情况下 ,系统在滚动时域单步上的性能蜕变情况 .对于稳定收敛的分布式系统 。

工业过程中的控制策略研究

随着工业过程中先进技术的广泛应用,各种控制策略和方法纷纷涌现出来。选择一种最优的控制策略对提高生产效率,促进社会发展都有很重要的作用。本文分析研究了几种工业控制策略。首先,介绍了分散预测控制的基本概念,叙述了粗糙控制策略;其次,针对复杂大系统内部快慢特性不一的特点,提出了一种基于纳什最优的多时标分散预测控制算法;同时,通过引入多时标信息预估和通信方法,弥补了由于时标不同而导致子系统信息不足的问题,提高了控制效果;然后,对先进控制策略进行了介绍;最后,给出了该领域的研究方向和发展趋势。

多时标分散预测控制算法

针对一类各通道动态响应时间呈现较大差异的复杂大系统的控制问题,提出了一种基于不同时标和分散通信模式下的预测控制算法.该算法考虑了各个子系统的快慢特性和耦合关系,采用纳什最优的思想,并利用多时标信息预估方法实现整个系统的优化控制.仿真实例验证了该算法的有效性.

基于分布式模型预测控制的多无人机协同规避控制技术

建立了多无人机协同规避控制模型,并提出了一种基于纳什最优的分布式模型预测控制算法。仿真结果表明,基于纳什最优的分布式模型预测控制算法有效地实现了多架无人机对障碍物的规避,并且相对于集中式模型预测控制算法减少了求解过程中的计算量,缩短了优化控制的时间,改善了系统的实时性。

基于社交资本的T2T逆向团购参与联盟博弈策略

文章通过T2T逆向团购中商家、消费者、平台三方动态博弈求解混合策略纳什均衡及其收益,再利用进化Hotelling模型网络外部性,对平台协同效用下双边匹配联盟交易体,双渠道发起逆向团购可获得边际成本差异的不同结果,得到参与博弈各方利益的最大期望值,最后利用Shapley值研究三个参与博弈方各自形成交易体联盟后最终获得的最大利益或最小成本时,其最优利益分配值。结果表明:在复制动态博弈过程中,各方均可得到的最优纳什均衡策略组合及纳什均衡收益;供应商联盟的分级分配方案可以抵御期限错配造成的成本问题,需求方联盟可低价成交期望产品及服务,平台协同分配利用拉格朗日松弛法,可使供应链市场更倾向于消费需求或喜好,有效解决资源错配、期限错配、无效价值支付等问题;在可转移支付函数条件下,各角色对象达成联盟参与逆向团购均具有最佳策略选择的稳定利益分配值。

基于分布式模型预测控制的多UAV协同区域搜索

针对多无人机(UAV)协同区域搜索问题展开研究。提出了一种基于分布式模型预测控制(DMPC)的多UAV分布式优化搜索方法。首先基于传统的搜索图模型,建立了多UAV协同搜索的问题描述和状态空间模型,然后在DMPC框架下,将集中式多UAV在线优化决策问题转化为各架UAV的小规模分布式优化问题,采用基于纳什最优和粒子群优化(PSO)相结合的算法实现对每个子系统优化问题的迭代求解。仿真结果表明:DMPC方法能够有效地降低多UAV协同搜索决策问题的求解规模,是一种可行的方法。

AN INVARIANCE PRINCIPLE IN LARGE POPULATION STOCHASTIC DYNAMIC GAMES

We study large population stochastic dynamic games where the so-called Nash certainty equivalence based control laws are implemented by the individual players. We first show a martingale property for the limiting control problem of a single agent and then perform averaging across the population; this procedure leads to a constant value for the martingale which shows an invariance property of the population behavior induced by the Nash strategies.