ReLU 替代函数在混合整数模型预测控制用于灌溉调度中的应用
系统与控制
2024-09-19 v1 系统与控制
最优化与控制
摘要
高效的农业用水管理对于缓解日益严峻的淡水资源短缺危机至关重要。混合整数模型预测控制 (MPC) 已成为解决农业灌溉调度中复杂问题的有效方法。然而，混合整数 MPC 的计算复杂度仍在大规模应用中构成重大挑战。本研究提出一种方法，通过采用 ReLU 替代模型来描述农业田块的土壤湿度动力学，从而提高基于混合整数 MPC 的灌溉调度器的计算效率。利用 ReLU 算子的混合整数线性表示，本研究将具有二次代价函数的混合整数 MPC 调度器转化为混合整数二次规划问题，这是一类可被全局优化求解器高效求解的最简单的混合整数非线性规划问题。通过在两个生长季节中对大规模农业田块进行比较研究，证明了该方法的有效性，比较对象包括其他机器学习替代模型（ Specifically，长短期记忆网络 (LSTM)）以及广泛使用的触发式灌溉调度方法。ReLU 方法在降低求解时间（最高可降低 99.5%）方面显著优于 LSTM 方法，同时在节水和灌溉水用效率 (IWUE) 方面性能相当。此外，ReLU 方法在总体 prescribed 灌溉量和 IWUE 方面均优于广泛使用的触发式灌溉调度方法。
引用
@article{arxiv.2409.12082,
title = {ReLU Surrogates in Mixed-Integer MPC for Irrigation Scheduling},
author = {Bernard T. Agyeman and Jinfeng Liu and Sirish L. Shah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.12082},
year = {2024}
}