Strong control improvement method for non-homogeneous discrete systems

封面

如何引用文章

全文:

详细

The class of non-homogeneous discrete systems (NDS) with intermediate criterions is considered. These systems are two-level and are prevalent in practice. They can be also obtained via discretization of continuous systems in the process of solving optimization problems using iterative methods. For this class of systems a strong improvement method of the second order is constructed based on the analogue of Krotov type sufficient optimality conditions.The authors of the article question the assertion that for classical discrete control systems, as well as for heterogeneous ones, there is no sense in introducing the concept of a strong relative minimum. Therefore, when constructing an improvement method, we put forward the requirement of proximity of neighboring approximations from the class of admissible only by the process states at both levels. The resulting method contains a vector-matrix two-level system for conjugate variables. The increment of controls at each level linearly depends on the corresponding states, which allows finding a solution in the form of approximate linear synthesis of optimal control.The method was tested on two illustrative examples, which showed its efficiency. The application of the developed method to a more complex example allowed us to obtain a smaller value of the functional than that found earlier by a similar in structure minimax improvement method.

作者简介

Irina Rasina

Ailamazyan Program Systems Institute of RAS

Email: irinarasina@gmail.com
Research interests migrated from research in the field of modeling and management of hybrid systems

Irina Guseva

Buryat State University

Email: gulina.ig@gmail.com

参考

  1. Расина И. В. Иерархические модели управления системами неоднородной структуры, Физматлит, М., 2014, ISBN 978-5-94052-238-6, 160 с.
  2. Гурман В. И. Принцип расширения в задачах управления, Наука, М., 1985, 288 с.
  3. Rasina I., Danilenko O. „Second-order improvement method for discrete-continuous systems with intermediate criteria“, 17th IFAC Workshop on Control Applications of Optimization (Yekaterinburg, Russia, October 15–19, 2018), IFAC-Papers Online, 2018, pp. 184–188.
  4. Расина И. В., Гусева И. С. «Метод улучшения управления для неоднородных дискретных систем с промежуточными критериями», Программные системы: теория и приложения, 9:2(37) (2018), с. 23–28.
  5. Гурман В. И. «Абстрактные задачи оптимизации и улучшения», Программные системы: теория и приложения, 2:5(9) (2011), с. 21–29.
  6. Гурман В. И., Расина И. В. «О практических приложениях достаточных условий сильного относительного минимума», Автоматика и телемеханика, 1979, №10, с. 12–18.
  7. Расина И. В., Блинов А. О. «Метод минимаксного улучшения для неоднородных дискретных систем», Программные системы: теория и приложения, 14:4(59) (2023), с. 47–66.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».