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题名动态投入产出最优化控制模型的微粒群算法
被引量:1
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作者
苗晨
刘国志
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机构
辽宁石油化工大学理学院信息与计算科学系
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出处
《科学技术与工程》
2009年第15期4497-4500,共4页
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基金
辽宁省自然科学基金(2004F100)资助
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文摘
对于动态投入产出最优控制模型的以往求解方法,只能求出其局部最优解,而不能求出全局最优解。提出了一个新的动态投入产出最优控制模型,给出一个新的算法-微粒群算法,该算法计算结构简单,具有较强的全局寻优能力、收敛速度快和较高的计算精度。数值实验表明:提出算法的计算结果优于用传统的最优化方法计算的结果,同时也验证了微粒群算法对求解动态投入产出最优控制模型的有效性。
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关键词
动态投入产出最优控制模型
微粒群算法
最优化
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Keywords
the optimal control model on dynamic input-output problem optimization particle swarm optimization
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分类号
TP273.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于模型预测控制的快速路网匝道调节方法
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作者
干宏程
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机构
上海理工大学超网络研究中心
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出处
《上海理工大学学报》
CAS
北大核心
2011年第3期268-273,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51008195)
上海市教委科研创新资助项目(09YZ205)
上海市重点学科建设资助项目(S30504)
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文摘
探索了基于模型预测控制(MPC)的匝道调节方法.提出了匝道MPC调节的非线性动态时间离散最优控制模型及其解法.最优控制模型采用动态网络交通流模型作为过程模型,采用遗传算法求解.考察了匝道MPC调节的效果和鲁棒性,并将其效果与经典的ALINEA匝道调节方法相比.针对三起点三终点快速路网的仿真案例显示,匝道MPC调节能明显缓解拥堵,改善路网总体运行效率,较之ALINEA调节能够更连续平稳地调节交通流,在存在预测误差的情况下控制效果依然很好,其路网总耗时改善率明显高于ALINEA调节,具有很好的鲁棒性和应用前景.
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关键词
匝道调节
模型预测控制
非线性优化
动态最优控制模型
遗传算法
鲁棒性
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Keywords
ramp metering
model predictive control
non-linear optimization
dynamic non-linear optimal control model
genetic algorithm
robustness
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分类号
U491
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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