自適應控制向量參數(shù)化動態(tài)優(yōu)化研究.pdf

1、動態(tài)優(yōu)化，是解決實際生產(chǎn)過程瓶頸問題、實現(xiàn)最優(yōu)控制的有效手段，廣泛應用于生產(chǎn)生活的諸多領(lǐng)域，受到國內(nèi)外眾多專家學者的關(guān)注與研究?？刂葡蛄繀?shù)化(CVP)方法是其中的一種主流計算方法，通過對控制變量進行離散，將原動態(tài)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為一個新的非線性規(guī)劃(NLP)問題來求解。目前，如何以較低的計算成本獲得較高的求解質(zhì)量是CVP方法中的研究熱點之一。本文以自適應CVP方法為框架，針對其兩個求解階段，即控制變量離散化和NLP問題求解，著重于效率的提

2、升，進行了一定研究。
　　本文的主要創(chuàng)新性工作如下:
　　(1)針對如何高效求解動態(tài)優(yōu)化問題這一研究熱點，提出了一種具有一般性的自適應CVP動態(tài)優(yōu)化框架。以該框架為基礎(chǔ)，采用一定的分析方法，可由粗糙的時間網(wǎng)格自適應地得到經(jīng)濟、合理的時間網(wǎng)格，從而提高求解效率。
　　(2)以基于小波分析的自適應CVP方法為基礎(chǔ)，提出了一種重要時間節(jié)點優(yōu)化方法。該方法可以準確探測出重要時間節(jié)點的所屬區(qū)域，并進行針對性優(yōu)化，從而以較小的代價

3、實現(xiàn)對重要節(jié)點的精確逼近，尤其對于含有跳變時間節(jié)點的問題十分有效。
　　(3)從改善目標函數(shù)值的角度，提出了一種基于靈敏度分析的自適應CVP方法，并進一步將重要時間節(jié)點優(yōu)化方法引入其中。該自適應方法只在能夠顯著改善目標值的區(qū)域插入新節(jié)點，減少了時間網(wǎng)格中的不必要節(jié)點，大大提高了求解效率。實例測試表明，該方法還具有較高的魯棒性。
　　(4)針對帶約束NLP問題，提出了一種新的非單調(diào)過濾線搜索技術(shù)，并將其引入W(a)chter-