基于降精度求解准则的快速最优控制问题求解算法

动态优化策略广泛应用于很多领域,包括基于微分方程模型的最优控制问题求解等等。这类问题在离散后,得到大规模、复杂的非线性优化问题。现在的优化方法采用传统收敛准则,往往收敛速度缓慢甚至最终收敛失败,无法及时得到可靠的数值解。本文针对联立法离散后的问题,采用一种基于降精度求解准则(reducedprecision soluution criterion,RPSC)的序列2次规划方法(sequential quadratic programming,SQP)进行求解。RPSC定义了一系列指标,用于判断继续迭代是否能够有效改善解值,是否可以终止求解进程。仿真实验结果表明,该收敛准则与传统收敛准则相比,能够及时终止求解过程,同时返回较好的数值解。此外,收敛闽值可以根据用户的实际需要设定,在得到满足要求的估计值时及时终止求解进程。