Развитие метода параметризации для решения задач оптимального управления и разработка концепции программного комплекса

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Проводится анализ существующих подходов к разработке программных решений, предназначенных для решения задач оптимального управления, делается вывод о необходимости развития специализированных численных программных комплексов. В качестве численного метода решения задач оптимального управления предлагается метод параметризации, позволяющий на основе единого подхода решать задачи оптимального управления с точечным запаздыванием, с распределенным запаздыванием, без запаздывания. В рамках метода описывается схема представления управляющего воздействия в виде обобщенного сплайна с подвижными узлами и последующего сведения исходной задачи оптимального управления с запаздыванием/без запаздывания к задаче нелинейного программирования относительно параметров сплайна и временных узлов. Для поставленной задачи нелинейного программирования представлены алгоритмы вычисления производных первого и второго порядка целевой функции. Представленные алгоритмы позволяют вычислять производные на основе решения задач Коши для прямой и сопряженной систем. Этот подход отличается от стандартного способа вычисления на основе разностной аппроксимации и позволяет существенно сократить общий объем вычислений. Исходя из специфики метода параметризации, предлагается концепция разработки программного комплекса, выводятся основные положения разработки. Так, в программном комплексе предлагается независимость реализации методов решения задач нелинейного программирования и дискретных схем решения задач Коши; единый (не зависящий от типа задачи оптимального управления) подход к параметризации управления. Также приводятся результаты вычислительных экспериментов, проведенных методом параметризации. Результаты подтверждают эффективность применения единого подхода к решению задач оптимального управления с точечным запаздыванием, распределенным запаздыванием, без запаздывания.

Об авторах

Игорь Викторович Лутошкин

ФГБОУ ВО Ульяновский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: lutoshkiniv@ulsu.ru
ORCID iD: 0000-0002-4108-7646

кандидат физико-математических наук, заведующий кафедрой цифровой экономики

Россия, Ульяновск

Артем Геннадьевич Чекмарев

ФГБОУ ВО Ульяновский государственный университет

Email: armind@mail.ru
ORCID iD: 0009-0006-5376-9421

аспирант кафедры цифровой экономики

Россия, Ульяновск

Список литературы

  1. Федосеев С. А., Горбунов Д. Л. Алгоритм оптимального управления замкнутой системой рынка труда на заданном временном интервале // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». 2024. Т. 24. № 1. С. 96–105. DOI: https://doi.org/10.14529/ctcr240109
  2. Корсун О. Н., Стуловский А. В. Прямой метод формирования оптимального программного управления летательным аппаратом // Известия РАН. Теория и системы управления. 2019.Т. 58, № 2. С. 75–89.
  3. Lutoshkin I. V., Rybina M. S. Optimal solution in the model of control over an economic system in the condition of a mass disease // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Математика. Механика. Информатика. 2023. Т. 23. вып. 2. С. 264–273. DOI: https://doi.org/10.18500/1816-9791-2023-23-2-264-273
  4. Eichmeir P., Nachbagauer K., Laub T., Sherif K., Steiner W. Time-optimal control of dynamic systems regarding final constraints // Journal of Computational and Nonlinear Dynamics. 2021. Vol. 16. no. 3. 12 p. DOI: https://doi.org/10.1115/1.4049334
  5. Biral F., Bertolazzi E., Bosetti P. Notes on numerical methods for solving optimal control problems // IEEJ Journal of Industry Applications. J-STAGE. 2016. Vol. 5, no. 2. pp. 154–166. DOI: https://doi.org/10.1541/ieejjia.5.154
  6. Горнов А. Ю. Классификация проблем, возникающих при численном решении задач оптимального управления // Вычислительные технологии. 2008. Т. 13, № S1. С. 17–26.
  7. Rodrigues H. S., Monteiro M. T. T., Torres D. F. M. Optimal control and numerical software: an overview // Syst. Theory Perspect. Appl. Dev. 2014. pp. 93–110.
  8. Ozana S., Docekal T., Nemcik J., Krupa F., Mozaryn J. A comparative survey of software computational tools in the field of optimal control // 23rd International Conference on Process Control (PC). 2021. DOI: https://doi.org/10.1109/PC52310.2021.9447510
  9. Rao A. V. Trajectory optimization: a survey // Optimization and optimal control in automotive systems. Cham. Springer. 2014. pp. 3–21. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-05371-4_1
  10. Сороковиков П. С., Горнов А. Ю. Пакет программ MEOPT для решения невыпуклых задач параметрической идентификации // Информационные и математические технологии в науке и управлении. 2022. № 2. С. 53–60. DOI: https://doi.org/10.38028/ESI.2022.26.2.005
  11. Горбунов В. К. Метод параметризации задач оптимального управления // Журнал вычислительной математики и математической физики. 1979. Т. 19, № 2. С. 292–303.
  12. Лутошкин И. В. Оптимизация нелинейных систем с интегро-дифференциальными связями методом параметризации // Известия Иркутского государственного университета. Сер. «Математика». 2011. Т. 4, № 1. C. 44–56.
  13. Горбунов В. К., Лутошкин И. В. Развитие и опыт применения метода параметризации в вырожденных задачах динамической оптимизации // Известия РАН. Сер. Теория и системы управления. 2004. № 5. С. 67–84.
  14. Лутошкин И. В. Динамические модели экономических систем и методы их анализа : монография. Ульяновск: УлГУ, 2024. 188 с.
  15. Антоник В. Г., Срочко В. А. Метод проекций в линейно-квадратичных задачах оптимального управления // Журнал вычислительной математики и математической физики. 1998. Т. 38, № 4. C. 564–572.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Лутошкин И.В., Чекмарев А.Г., 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».