Эвристический алгоритм решения невыпуклых задач оптимального управления с параллелепипедными ограничениями Зароднюк Т.С. tz@icc.ru Институт динамики систем.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
1 Homogeneous algorithms of global optimization Елсаков С. М., Ширяев В. И. Petrovac, Montenegro, September 21-25, 2009 Рассматриваются задачи глобальной.
Advertisements

Высокопроизводительные Параллельные Вычисления на Кластерных Системах Абсолют Эксперт программный комплекс параллельного решения задач многомерной многокритериальной.
Применение генетических алгоритмов для генерации числовых последовательностей, описывающих движение, на примере шага вперед человекоподобного робота Ю.К.
Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Санкт-Петербург 2009 Санкт-Петербургский государственный университет.
Организация-исполнитель: ИДСТУ СО РАН Научный координатор проекта: директор ИДСТУ СО РАН чл.-к. РАН Бычков Игорь Вячеславович Тел. (3952) , факс.
Проект 17: Алгоритмическое и программное обеспечение для моделирования деформации микроразрушенных и пористых сред на многопроцессорных вычислительных.
Интернет Университет Суперкомпьютерных технологий Лекция 3 Сортировка данных с точки зрения МВС (начало) Учебный курс Введение в параллельные алгоритмы.
ОБЩИЕ ПРИНЦИПЫ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ НИЖЕГОРОДСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА ПО РАЗВИТИЮ РАБОТ В ОБЛАСТИ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ Высокопроизводительные вычислительные.
Модификации «универсальных решений» интервальной системы линейных уравнений Зоркальцев Валерий Иванович, проф., д.т.н., Заведующий лабораторией «Методов.
Индивидуальное задание по математической логике Выполнили: студенты 3 курса математического фак-та гр Голощапова Виктория Ганенко Денис.
Учебно-исследовательская система по методам глобального поиска Нижегородский государственный университет им. Н.И.Лобачевского.
1 ПРЕЗЕНТАЦИЯ ПАКЕТА ПРОГРАММ «STEP+» Численное исследование автономных систем обыкновенных дифференциальных уравнений и нелинейных уравнений общего вида.
ЛЕКЦИЯ 13. Курс: Проектирование систем: Структурный подход Каф. Коммуникационные и системы, Факультет радиотехники и кибернетики Московский физико-технический.
Тренировочное тестирование-2008 Ответы к заданиям КИМ Часть I.
Генетические алгоритмы Студент гр. 4057/2 Мима Андрей Доклад на семинаре по специальности.
Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Санкт-Петербург 2009 Санкт-Петербургский государственный университет.
В. И. Дихтяр МАТЕМАТИКА Российский университет дружбы народов Институт гостиничного бизнеса и туризма Раздел 3Линейное программирование Тема 32 Задачи.
ЛЕКЦИЯ 16. Курс: Проектирование систем: Структурный подход Каф. Коммуникационные сети и системы, Факультет радиотехники и кибернетики Московский физико-технический.
Принципы адаптации вычислительных алгоритмов под параллельную архитектуру графических акселераторов С.М.Вишняков научный руководитель: д.т.н. А.В.Бухановский.
Применение генетического программирования для генерации автомата в задаче об «Умном муравье» Царев Ф.Н., Шалыто А.А. IV Международная научно-практическая.
Транксрипт:

Эвристический алгоритм решения невыпуклых задач оптимального управления с параллелепипедными ограничениями Зароднюк Т.С. Институт динамики систем и теории управления СО РАН International conference "Optimization and applications" (OPTIMA2009) Petrovac, Montenegro – September 21-25, 2009.

Методы генерации псевдослучайных управлений Методы генерации управления в виде: -релейных функций со случайным числом точек переключения; -релейных функций с фиксированным числом точек переключения; -сплайн-функций; -кусочно-линейных функций. Алгоритм случайного выбора метода генерации управлений.

Метод криволинейного поиска

El-Gindy T.M., El-Hawary H.M., Salim M.S., El-Kady M. A Chebyshev Approximation for Solving Optimal Control Problems // Computers Math. Applic. – Vol. 29, No. 6, – Р. 35–45. Задача 1

Вычислительные эксперименты линейные вариации управления (метод КП – вариант 1)

Вычислительные эксперименты квадратичные вариации управления (метод КП – вариант 2)

Вычислительные эксперименты кубические вариации управления (метод КП – вариант 3)

Задача 2 I*(u) =

Задача 3 I* = 1.000, Время: 64 сек, Задач Коши:

Задача 4 А.Ю. Горнов, А.В. Данеева. Подход к исследованию невыпуклых задач оптимального управления с параллелепипедными ограничениями // Вестник БГУ. – Вып. 2. Улан-Удэ, – С. 122–130. I* = , время: 60 сек задач Коши:

Т.С. Зароднюк, А.Ю. Горнов. Технология поиска глобального экстремума в задаче оптимального управления // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. – Иркутск: ИрГУПС, – 3. – С. 70–76. Задача 5 I* = , время: 23 сек, задач Коши: Улучшение критерия качества – на 607 итерациях из 1000.

Задача 6 (Strekalovsky) Функционал Число итераций – 13. Общее процессорное время решения – 12 с. Шаранхаева Е.В., Стрекаловский А.С. О невыпуклой задаче оптимального управления. Сб.трудов Всеросс. Конф. «Оптимизация, управление, интеллект». – Иркутск, 2004.

Cрочко В.А. Итерационные методы решения задач оптимального управления // М.: ФИЗМАТЛИТ, – 160 с. Задача 7(Srochko-modif)

I.L. Lopez-Cruz. PhD-Thesis: Efficient Evolutionary Algorithms for Optimal Control. – June – 122 р. Задача 8 I* = , время: 99 сек, задач Коши: Улучшение критерия качества – на 998 итерациях из 1000.

Спасибо за внимание! Зароднюк Т.С.