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Fast-DeePC 用软约束松弛加速数据驱动预测控制

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AI 综述

Terry Zhang 等提出 Fast-DeePC 框架，把 DeePC 中坐标向量的一致性硬约束松弛进控制目标，并用坐标向量上的二次 ridge 项替代常规稀疏惩罚，从而离线闭式消去坐标向量，使在线问题化为固定规模的框约束二次规划，用利用问题结构的内点法求解。论文称，在相同的软二次正则化问题上，其结果与通用求解器一致，速度最高快两个数量级。论文共 8 页，投稿至 ACC 2027，arXiv 编号 2610.12902。

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最新进展10月12日 12:00

Fast-DeePC：用软约束方案实现快速数据驱动预测控制

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月12日

12:00
arXiv eess.SY 系统与控制精选
Fast-DeePC：用软约束方案实现快速数据驱动预测控制
论文提出 Fast-DeePC 框架，将 DeePC 中坐标向量的一致性硬约束松弛进控制目标，并以坐标向量上的二次 ridge 项替代常规稀疏惩罚，从而离线闭式消去坐标向量，在线问题化为固定规模的框约束二次规划，用利用问题结构的内点法求解。在相同的软二次正则化问题上，其结果与通用求解器一致，速度最高快两个数量级。论文共 8 页，投稿至 ACC 2027，arXiv 编号 2610.12902。

本事件热度走势

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可比范围峰值: 810月12日 18:00
近 24 小时变化: –

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