[发明专利]大规模非线性动态优化算法代码生成系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种算法代码生成系统，特别是涉及一种大规模非线性动态优化算法代码生成系统。 

背景技术

近年来随着大规模非线性规划理论、算法及软件系统的不断发展，基于大规模非线性规划（十万个决策变量以上）的模型预测控制日益受到重视。这类方法的一个显著优点是可以直接使用在运筹学领域广泛使用和研究的各类规划算法，通过在高效能计算机上实施这些搜索-推理-松弛等数值优化算法，完成大规模控制系统状态的在线估计及最优控制序列的计算。 

在解决具体领域的动态优化控制问题时，解决方案都可以表达成一类动态优化控制问题的求解。变分法是求解这类问题的经典方法，属于先最优化再离散化的思路。近年来广泛研究把非线性规划解题器直接用于最优控制问题的求解，即先离散化再最优化，实施方法可以是全部离散状态变量与控制变量，并使用多点打靶法来完成最优控制系列的计算。在采用这种方法完成大规模非线性动态优化控制设计时，研究人员将会碰到以下三个方面的棘手问题： 

一是非线性对象模型多种多样，如何采用规范、标准的格式来描述非线性动态优化模型，以便于模型的输入、控制设计的便利及研究人员或工程人员的交流等；

二是大规模复杂过程具有大量的状态变量和控制变量，在对此类问题进行离散化处理时，状态变量和控制变量的规模、约束条件和目标函数的规模将随着离散粒度的增大急剧增加，手工完成离散化工作将变得困难重重，如何采用规范、标准的方法自动完成问题的离散化，以便降低工作难度、减少设计时间及错误几率；

三是在使用非线性规划解题器求解离散化完成后得到的非线性规划问题时，研究人员需要完成使用非线性规划解题器的算法程序的编程设计，一般需要给出非线性规划实施计算所需的一些矩阵代码，例如雅克比矩阵、梯度矩阵、海森矩阵等。问题规模小时研究人员勉强可以完成算法程序的设计，当变量较多、问题规模稍大时，手动或半自动几乎不可能完成算法程序的设计。

因此，如何把一个个具体的大规模动态优化控制问题表达成标准的大规模数学规划问题，进一步编辑、调整、仿真和定制化，已经成为制约这类先进控制技术实施的瓶颈问题。 

发明内容

本发明的目的在于提供一种大规模非线性动态优化算法代码生成系统，该系统采用微分代数约束非线性动态优化问题的模型描述方法，以及基于该模型的控制算法代码的自动生成功能，极大提高了控制算法代码设计人员的工作效率，而且解决了人工难于完成的较大规模和大规模非线性动态优化问题的控制算法程序设计。 

本发明的目的是通过以下技术方案实现的： 

大规模非线性动态优化算法代码生成系统，所述系统由模型编辑器、模型离散化处理器、算法代码自动生成器组成，程序如下：

（1）、使用模型编辑器输入非线性动态优化问题，得到该问题的NDOML模型；

（2）、离散化处理输入的NDOML模型，得到新的离散化后的NDOML模型；

（3）、根据离散化后的NDOML模型生成原优化问题控制算法C语言程序代码。

所述的大规模非线性动态优化算法代码生成系统，所述程序定义了一种基于XML语言的描述非线性动态优化模型的语言NDOML。 

所述的大规模非线性动态优化算法代码生成系统，所述非线性动态优化的NDOML模型可使用图形用户界面的模型编辑器产生。 

所述的大规模非线性动态优化算法代码生成系统，所述NDOML模型的离散化处理由模型离散化处理器自动完成。 

所述的大规模非线性动态优化算法代码生成系统，所述NDOML模型的控制算法C语言程序代码由算法代码自动生成器自动生成。 

本发明的优点与效果是： 

本发明由于采用了自定义的规范模型描述语言NDOML，离散化及算法代码均采用了自动生成处理技术，不仅极大地提高了控制算法代码设计人员的工作效率，而且解决了人工难于完成的较大规模和大规模非线性动态优化问题的控制算法程序设计。

附图说明

图1为NBase元素定义图； 

图2为Ndoml元素定义图；

图3为Model元素及相关列表元素定义图；

图4为IndependentVariable元素定义图；

图5为Parameter元素定义图；

图6为Expression元素定义图；

图7为PInitialAssignment元素定义图；

图8为DiffDecisionVariable元素定义图；

图9为AlgDecisionVariable元素定义图；