Развитие метода параметризации для решения задач оптимального управления и разработка концепции программного комплекса

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Проводится анализ существующих подходов к разработке программных решений, предназначенных для решения задач оптимального управления, делается вывод о необходимости развития специализированных численных программных комплексов. В качестве численного метода решения задач оптимального управления предлагается метод параметризации, позволяющий на основе единого подхода решать задачи оптимального управления с точечным запаздыванием, с распределенным запаздыванием, без запаздывания. В рамках метода описывается схема представления управляющего воздействия в виде обобщенного сплайна с подвижными узлами и последующего сведения исходной задачи оптимального управления с запаздыванием/без запаздывания к задаче нелинейного программирования относительно параметров сплайна и временных узлов. Для поставленной задачи нелинейного программирования представлены алгоритмы вычисления производных первого и второго порядка целевой функции. Представленные алгоритмы позволяют вычислять производные на основе решения задач Коши для прямой и сопряженной систем. Этот подход отличается от стандартного способа вычисления на основе разностной аппроксимации и позволяет существенно сократить общий объем вычислений. Исходя из специфики метода параметризации, предлагается концепция разработки программного комплекса, выводятся основные положения разработки. Так, в программном комплексе предлагается независимость реализации методов решения задач нелинейного программирования и дискретных схем решения задач Коши; единый (не зависящий от типа задачи оптимального управления) подход к параметризации управления. Также приводятся результаты вычислительных экспериментов, проведенных методом параметризации. Результаты подтверждают эффективность применения единого подхода к решению задач оптимального управления с точечным запаздыванием, распределенным запаздыванием, без запаздывания.

Об авторах

Игорь Викторович Лутошкин

ФГБОУ ВО Ульяновский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: lutoshkiniv@ulsu.ru
ORCID iD: 0000-0002-4108-7646

кандидат физико-математических наук, заведующий кафедрой цифровой экономики

Россия, Ульяновск

Артем Геннадьевич Чекмарев

ФГБОУ ВО Ульяновский государственный университет

Email: armind@mail.ru
ORCID iD: 0009-0006-5376-9421

аспирант кафедры цифровой экономики

Россия, Ульяновск

Список литературы

  1. Федосеев С. А., Горбунов Д. Л. Алгоритм оптимального управления замкнутой системой рынка труда на заданном временном интервале // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». 2024. Т. 24. № 1. С. 96–105. DOI: https://doi.org/10.14529/ctcr240109
  2. Корсун О. Н., Стуловский А. В. Прямой метод формирования оптимального программного управления летательным аппаратом // Известия РАН. Теория и системы управления. 2019.Т. 58, № 2. С. 75–89.
  3. Lutoshkin I. V., Rybina M. S. Optimal solution in the model of control over an economic system in the condition of a mass disease // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Математика. Механика. Информатика. 2023. Т. 23. вып. 2. С. 264–273. DOI: https://doi.org/10.18500/1816-9791-2023-23-2-264-273
  4. Eichmeir P., Nachbagauer K., Laub T., Sherif K., Steiner W. Time-optimal control of dynamic systems regarding final constraints // Journal of Computational and Nonlinear Dynamics. 2021. Vol. 16. no. 3. 12 p. DOI: https://doi.org/10.1115/1.4049334
  5. Biral F., Bertolazzi E., Bosetti P. Notes on numerical methods for solving optimal control problems // IEEJ Journal of Industry Applications. J-STAGE. 2016. Vol. 5, no. 2. pp. 154–166. DOI: https://doi.org/10.1541/ieejjia.5.154
  6. Горнов А. Ю. Классификация проблем, возникающих при численном решении задач оптимального управления // Вычислительные технологии. 2008. Т. 13, № S1. С. 17–26.
  7. Rodrigues H. S., Monteiro M. T. T., Torres D. F. M. Optimal control and numerical software: an overview // Syst. Theory Perspect. Appl. Dev. 2014. pp. 93–110.
  8. Ozana S., Docekal T., Nemcik J., Krupa F., Mozaryn J. A comparative survey of software computational tools in the field of optimal control // 23rd International Conference on Process Control (PC). 2021. DOI: https://doi.org/10.1109/PC52310.2021.9447510
  9. Rao A. V. Trajectory optimization: a survey // Optimization and optimal control in automotive systems. Cham. Springer. 2014. pp. 3–21. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-05371-4_1
  10. Сороковиков П. С., Горнов А. Ю. Пакет программ MEOPT для решения невыпуклых задач параметрической идентификации // Информационные и математические технологии в науке и управлении. 2022. № 2. С. 53–60. DOI: https://doi.org/10.38028/ESI.2022.26.2.005
  11. Горбунов В. К. Метод параметризации задач оптимального управления // Журнал вычислительной математики и математической физики. 1979. Т. 19, № 2. С. 292–303.
  12. Лутошкин И. В. Оптимизация нелинейных систем с интегро-дифференциальными связями методом параметризации // Известия Иркутского государственного университета. Сер. «Математика». 2011. Т. 4, № 1. C. 44–56.
  13. Горбунов В. К., Лутошкин И. В. Развитие и опыт применения метода параметризации в вырожденных задачах динамической оптимизации // Известия РАН. Сер. Теория и системы управления. 2004. № 5. С. 67–84.
  14. Лутошкин И. В. Динамические модели экономических систем и методы их анализа : монография. Ульяновск: УлГУ, 2024. 188 с.
  15. Антоник В. Г., Срочко В. А. Метод проекций в линейно-квадратичных задачах оптимального управления // Журнал вычислительной математики и математической физики. 1998. Т. 38, № 4. C. 564–572.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Лутошкин И.В., Чекмарев А.Г., 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Мы используем файлы cookies, сервис веб-аналитики Яндекс.Метрика для улучшения работы сайта и удобства его использования. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были об этом проинформированы и согласны с нашими правилами обработки персональных данных.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).