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多尺度分布式OT-MPC方法投稿ACC 2027

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AI 综述

Guillem Pascual、Yu-Jen Huang 与 Sonia Martínez 提出一种面向大规模集群最优传输（OT）的多尺度分布式MPC方法，论文已投稿 American Control Conference 2027，目前处于审稿中。该方法分两层：上层用带终端惩罚代价的最优传输处理时变密度，下层用模型预测控制（MPC）使各智能体在控制仿射动力学下跟踪名义速度并抑制外部扰动。

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最新进展10月15日 12:00

面向大规模集群最优传输的多尺度分布式MPC方法

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月15日

12:00
arXiv eess.SY 系统与控制精选
面向大规模集群最优传输的多尺度分布式MPC方法
Guillem Pascual、Yu-Jen Huang 与 Sonia Martínez 提出一种面向大规模集群最优传输（OT）的多尺度公式化方法：上层为带终端惩罚代价的OT以处理时变密度，下层为MPC使各智能体在控制仿射动力学下跟踪名义速度并抑制外部扰动。

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