风险厌恶模型预测控制
最优化与控制
2018-12-13 v3
摘要
风险厌恶模型预测控制(MPC)提供了一种控制框架,能够考虑底层概率分布知识中的模糊性,并统一了随机和最坏情况 MPC。本文中,我们研究带约束非线性马尔可夫切换系统的风险厌恶 MPC 问题,使用通用代价函数,并利用风险厌恶动态规划算子的性质推导了 Lyapunov 型风险厌恶稳定性条件。我们提出一种控制器设计流程,为带约束非线性马尔可夫切换系统设计风险厌恶稳定终端条件。最后,我们将所得的风险厌恶最优控制问题转化为一种有利形式,可高效求解,从而使风险厌恶 MPC 适用于应用。
引用
@article{arxiv.1704.00342,
title = {Risk-averse model predictive control},
author = {Pantelis Sopasakis and Domagoj Herceg and Alberto Bemporad and Panagiotis Patrinos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.00342},
year = {2018}
}