时间分解LISCO求解器使网络规模与预测时域无关
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时间分解LISCO求解器使网络规模与预测时域无关
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AI 综述
Lukas Lüken 与 Sergio Lucia 提出基于时间分解的学习迭代求解器(LISCO)架构,用于非线性模型预测控制(NMPC),使网络规模与预测时域无关,同时保持训练损失和求解迭代不变;并引入闭环重采样策略,使训练分布与闭环运行对齐且不增加采样成本。 在 CSTR 级联的经济 NMPC 基准上,该求解器可扩展到比单体式 LISCO 更大的问题,相对 IPOPT 的中位加速最高达四倍;闭环中控制性能与 IPOPT 相当,且未观察到约束违反。
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最新进展10月12日 12:00
基于时间分解的可扩展学习型迭代求解器用于非线性 MPC报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv eess.SY 系统与控制精选基于时间分解的可扩展学习型迭代求解器用于非线性 MPC
论文提出一种利用问题时间结构的 LISCO 求解器架构,使网络规模与预测时域无关,同时保持训练损失和求解迭代不变,并引入闭环重采样策略使训练分布与闭环运行对齐且不增加采样成本。在 CSTR 级联的经济 NMPC 基准上,该求解器可扩展到比单体式 LISCO 更大的问题,相对 IPOPT 的中位加速最高达四倍;闭环中控制性能与 IPOPT 相当,且未观察到约束违反。
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