图像复原的一种新的加速动量梯度投影法

该文提出了一种新的应用于图像复原的加速动量梯度投影法。该方法在负梯度的方向上添加一个动量项,并且动态地选取动量参数和步长,从而加速了算法的收敛。在合理的假设下,证明了算法的全局收敛性。数值试验表明,与当前先进的FISTA方法相比较,该文提出的算法无论是在时间上还是在图像复原的质量上都是有竞争力的。

球面约束下四次型极小化问题的DC算法

球面约束下的四次型极小化问题的求解可转化为DC规划问题的求解。利用DC算法对其进行求解,并对该算法进行收敛性分析。数值实验结果表明,与MATLAB工具包中的非线性优化函数fmincon相比,DC算法在全局解的计算上有一定优势。同时,DC算法对初始点的依赖程度较低,在一般情况下可得到全局最优解。特别是当维数较高时,DC算法的求解更加精确。

基于GPAD的多变量预测控制及其在PLC上的应用

为了应对工业应用中对模型预测控制算法的时效性要求,提出了基于对偶加速梯度投影法(GPAD)的多变量预测控制算法,通过GPAD算法加速预测控制中优化问题的求解.首先采用CARMA模型递推预测输出,形成QP问题,并通过对偶加速梯度投影法,对带有约束的目标函数进行最优化求解,再在求得对应控制时域的控制率后,取第一个时刻的控制量作为本次采样时刻的控制输入量,然后在下一个时刻重新形成优化问题并进行求解.通过仿真并与内点法形成对比验证算法的有效性及优越性.最后针对双输入双输出的水箱模型在可编程逻辑控制器(PLC)平台上应用,结果显示出算法在PLC平台上应用的有效性,及对约束以及干扰处理能力的高效性.