[发明专利]一种智能控制系统中互补约束优化问题的正则化方法在审

专利信息
申请号: 201810148225.X 申请日: 2018-01-29
公开(公告)号: CN108303894A 公开(公告)日: 2018-07-20
发明(设计)人: 王金鹤;庞丽萍;王帅;谢娜 申请(专利权)人: 湖州师范学院
主分类号: G05B13/04 分类号: G05B13/04
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 313000 浙江省湖州*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 正则化 智能控制系统 优化问题 近似 控制器计算 二次规划 二阶稳定 控制参数 控制系统 松弛操作 算法收敛 稳定系统 智能控制 控制器 求解 省时 转化
【权利要求书】:

1.一种智能控制系统中互补约束优化问题的正则化方法,其特征是:所述正则化方法包括如下步骤:

第一步:把决策控制问题

松弛成如下的正则化控制问题:

其中,z∈Rn是决策变量,Rn为n维实数空间,目标函数f(z)和约束函数gi(z),hi(z),φi(z),Gi(z),Hi(z)都是二次连续可微函数,t>0是变量,ln(·)表示对数函数,exp(·)表示指数函数;

第二步,约束规范在z*处成立,即梯度向量

是正线性无关的,其中,

Ig(z*)={i|gi(z*)=0},表示梯度,

I00={i|Gi(z)=Hi(z)=0},I0+={i|0=Gi(z)<Hi(z)},I+0={i|Gi(z)>Hi(z)=0},

给定ε>0,正则化控制问题的近似稳定点为:

存在λ=(λ1,λ2,...,λp),μ=(μ1,μ2,...,μq),p、q为正整数,满足,

其中,这样,决策控制问题的稳定点就是正则化控制问题的近似稳定点中ε趋于零的极限值。

2.根据权利要求1所述的智能控制系统中互补约束优化问题的正则化方法,其特征是:所述正则化方法包含如下算法:

Step 0,参数的选择:

首先选择合适的参数σ∈(0,1),参数t0=0.1,ε0=0.1,终止准则

其中z∈Rn是控制变量,gi(z),hi(z),Fij(z)都是约束函数,k为算法步数,tk为第k步的参量,zk为第k步的决策变量,zopt为最优决策变量;

Step 1,选取初始点z0,置k=0.

Step 2,当tk>10-8或者maxVio(zk)>10-6

以zk做为初始变量应用在正则化控制问题解带有参数tk的正则化问题,得到解zk+1,置tk+1=σtk.

当tk+1<10-8或者maxVio(zk+1)<10-6时,则停止计算,置zopt=zk

Step 3,置k=k+1,转到第二步。

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