导读:本文包含了随机优化控制论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:神经网络,系统,概率,算法,密度,函数,楼盖。
随机优化控制论文文献综述
李智雅[1]（2019）在《基于非合作动态博弈的随机切换系统能观性及优化控制》一文中研究指出本文研究的是基于非合作动态博弈的随机切换系统的能观性和优化控制问题。这类系统是一个等级结构:包括一个领导者和有限多个跟随者。领导者制定自己的行动策略,跟随者之间就形成了可能存在纳什均衡的非合作动态博弈。同时这个随机切换微分博弈系统是一个由多子系统和特定切换规则构成的系统。这是一个从控制的观点来看动态博弈问题的新方向,同时也是一个将传统控制问题与博弈论相结合的新框架。论文首先研究了这类随机切换微分博弈系统的精确能观性问题。引入了代数Riccati方程,并通过构造Hamilton方程来将系统模型转化成易于分析处理的一般形式。随后通过线性算子理论和正倒向随机微分方程相关知识,构造系统观测器。这里的观测器不是一般意义上由Gram矩阵构成的,观测器的目的是为了得到随机切换微分博弈系统的对偶系统。然后,推理证明此类对偶的随机微分博弈系统的能观性判据。由得到的随机系统能观测判据,结合系统能观测的定义,给出随机系统能观性的应用,即证明了随机系统能观性、稳定性和Lyapunov方程的解之间的关系。其次,简要介绍了系统的经典二次型性能指标函数和跟随者最优控制。引入了两类优化控制问题:一是特殊的范数形式的线性二次型最优函数,并通过正倒向随机微分方程相关知识证明了此类优化控制的可解性和解的唯一性,并求解优化函数最小数值解。另一类则是引入了算子优化控制,研究算子的最小范数特征。然后,给出了随机系统能控性,能观性和最优控制的等价条件,并通过开环算子理论,倒向随机微分方程和伊藤公式给出相应证明。最后给出随机微分博弈系统在金融领域的一个实例,并对简单随机系统仿真分析。讨论了一个等级结构金融领域的最佳投资组合问题,一个投资人有预期的财富目标,两个投资经理在帮助投资人达到预期目标的前提下,有各自的利益最大化追求,即不同的价值指标泛函,并根据已知信息决定投资组合。对一个简单的随机系统分析,并通过推理证明设计控制器,并通过仿真验证可行性。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-05-31）
董雷,刘梦夏,陈乃仕,范士雄,蒲天骄[2]（2018）在《基于随机模型预测控制的分布式能源协调优化控制》一文中研究指出配电网中的高渗透率分布式电源出力和负荷功率具有随机性及时变性,难以准确预测,且预测误差随时间延长而增大,进而导致优化控制策略与实际需求偏差较大,为此提出一种基于随机模型预测控制的配电网多源协调优化控制方法。将优化周期内的预测值离散为表征不同状态的场景集,然后以配电网能量损耗期望最小为目标对各场景进行动态滚动优化,精细化协调分布式电源、柔性负荷和无功补偿装置等可控资源,使优化控制过程能够及时、有效地降低配电网不确定性的影响,满足系统实际需求。通过仿真分析,验证所提方法的可行性和有效性。(本文来源于《电网技术》期刊2018年10期）
魏娇,屈毅[3]（2014）在《非高斯随机分布系统优化控制算法的设计》一文中研究指出针对非高斯连续随机分布系统控制问题,在B样条逼近输出概率密度函数的基础上,提出采用优化控制算法,实现非高斯随机分布系统的追踪控制,通过证明可知,该控制算法可使系统输出的概率密度函数尽可能的跟踪、逼近目标概率密度函数,同时满足规定的性能指标。(本文来源于《电子设计工程》期刊2014年10期）
宋军[4]（2014）在《连续时间线性随机Markovian跳变系统的在线自适应优化控制算法研究》一文中研究指出本文研究了一类连续时间线性随机Markovian跳变系统的在线自适应优化控制器设计算法。并提出了一种新的在线解耦技术,即“子系统转换”,用于分离Markovian跳变系统中子系统之间的耦合关系,进而将这种耦合关系表示为一个显性的迭代数学表达式。基于积分强化学习的方法(即,近似动态规划的手段),本文提出了两种新的策略迭代算法用于求解连续时间线性随机Markovian跳变系统的H2/H∞优化控制器设计问题。需要指出的是,这两种新的策略迭代算法是基于“两步迭代”的结构,即“策略评判”和“策略改进”。本文所给出的在线策略迭代算法的最大优势在于,求解对应优化控制器时,仅需要利用系统的部分动态信息,而不需要系统的完整动态信息。而且,与现有的离线计算迭代算法相比,本文中所给出的新的在线策略迭代算法具有更快的收敛速度。本文的主要工作和贡献具体体现在如下五个方面：1.相比较于一般的连续时间线性或者非线性系统,连续时间线性随机Markovian跳变系统有两个组成部分,即跳变的“模态”和连续的“状态”,其中,跳变的“模态”取决于有限状态Markov链,而连续的“状态”则由一个微分方程所决定。连续时间线性随机Markovian跳变系统的变量不仅与连续时间域有关,还依赖于所定义的概率空间。所以,已有的针对连续时间线性或者非线性系统的“近似动态规划”方法,就不可能完全适用。考虑到系统动态信息不完全获知的前提下,求解得到其最优控制器,本文提出了一种新的解耦技术,即“子系统转换”。借助于“并行算法”,利用“子系统”转换技术,将Markovian跳变系统之间的耦合关系被表示为一个显性的等式迭代关系,即“耦合关系改进”。在建立在线自适应优化控制器设计算法的过程中,这个显性的迭代等式起到了非常重要的作用。相关的内容见第二章和第四章。2.在第二章中,研究了连续时间线性随机Markovian跳变系统的在线自适应H2优化控制器的设计算法问题。通过子系统解耦技术,本章节将Markovian跳变系统分离为N个具有耦合关系的子系统。在已知部分动态信息的前提下,应用所给出的在线策略迭代算法求解连续时间耦合代数Riccati方程,并获得最终的依赖于模态的控制器增益序列。本章节不仅证明了算法的收敛性,并通过仿真示例用来验证这个策略迭代算法的有效性和可行性。3.在第叁章中,给出了两个计算迭代算法用来求解耦合的对策代数Riccati方程,并求解出连续时间线性随机Markovian跳变系统的H∞控制器。这两个数值迭代算法都是基于Kleinman迭代的框架提出的。首先,本章节给出了“直接并行Kleinman迭代算法”,并证明了其收敛性。随后,通过引入了一个更广义的数值迭代算法,即“广义并行Kleinman迭代算法”,研究了其四种不同情况的迭代算法。最后,数值示例验证了这两个数值迭代算法的有效性。4.在第四章中,提出了一种新的在线策略迭代算法,用于求解连续时间线性随机Markovian跳变系统的H∞优化控制问题。基于第叁章的“直接并行Kleinman迭代算法”,并结合“子系统转换”手段,将随机Markovian跳变系统转换为一组拥有相同扰动输入的线性子系统。借助于近似动态规划方法,本章节研究了两执行器零和对策问题,并求解出连续时间耦合对策代数Riccati方程。本章节不仅证明了新的策略迭代算法的收敛性,并通过仿真示例用来验证这个策略迭代算法的有效性和可行性。5.在第五章中,给出了概括总结和前景展望,并指出了研究中有待进一步解决和完善的问题。(本文来源于《安徽大学》期刊2014-05-01）
吴迪[5]（2014）在《随机分布控制理论在电厂节能优化控制中的应用研究》一文中研究指出随着人类社会对电能的需求量越来越大,随之而产生的发电与用电之间的供需矛盾也日见突出,而优化电厂的控制策略、提高其发电效率是解决电力供需矛盾的有效方法之一。由于国内目前还是以火力发电和水力发电为主,故本文以火电厂燃烧控制系统以及水电站水轮机调速系统为对象,对其控制优化节能进行了研究。对于火电厂燃烧控制系统,首先利用B样条根据相关数据建立炉膛温度分布模型,然后采用BP神经网络作为控制器,将系统输出温度分布和系统设定温度分布所对应的B样条逼近权值作差后作为神经网络输入,控制目标是使得权值之差最小化以确保系统输出的炉膛温度分布跟踪上系统的设定温度分布。最后将仿真控制结果和传统控制方法作了对比,所提算法的快速性和稳定性得到了验证。而水电站水轮机调速控制系统很容易受到载体位置波动以及进水流量波动的干扰,并且这些随机扰动不一定服从高斯分布。为了尽量减少干扰对系统的影响,本文在研究中针对水轮机调速串级控制系统引入了基于最小熵的随机分布控制器作为主控制器,对应的性能指标为信息熵、系统误差以及控制输入的加权和,通过使性能指标最小化计算出系统控制率,其目标就是确保调速系统输出转速和设定值之差的概率密度函数的分布形状又尖又窄。(本文来源于《华北电力大学》期刊2014-03-01）
樊清雄,贺亮,杨政[6]（2013）在《基于随机模拟的微网优化控制方法研究》一文中研究指出针对风电机组、光伏单元及电力负荷的动态随机特性,将随机特性分为规律变化部分和随机扰动部分,构建了储能系统的充放电模型、微网系统的随机模拟优化控制模型(包括并网运行模型和孤岛运行模型),通过案例分析获得了随机的风光出力曲线和负荷曲线,并进行了并网和孤岛运行两种优化控制的模拟控制仿真,优化效果很好,验证了控制策略的可行性。(本文来源于《水电能源科学》期刊2013年09期）
黄晓烁,何衍,蒋静坪[7]（2012）在《随机时延网络控制系统的优化控制》一文中研究指出对具有不确定信息传输时延的网络控制系统的优化控制方法进行了研究。首先应用时间戳的BP神经网络对时延加以预测并建立了加热炉网络控制系统的数学模型。基于时间乘误差绝对值积分最小优化策略,给出了一次优化的设计方法,并导出相应的离散状态方程式。基于最优状态反馈提出的二次优化方法进一步提高了控制系统动态性能。最后的仿真和实验结果表明,提出的控制策略能有效地改善系统静态和动态特性。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2012年09期）
王卫兵,赵帅,郭劲,王挺峰[8]（2012）在《随机并行优化控制算法在激光整形中的应用》一文中研究指出高斯激光波前分布可看成Zernike离焦项形式,而且高能激光器光学器件的热效应和激光增益的变化引起的波前畸变的最主要成分是离焦,另外,离焦像差也是很多光学系统固有的缺点,所以对离焦形式的波前整形将在激光整形技术中具有重要实际价值。随机并行优化控制算法可通过控制变形镜驱动单元来达到波前整形目的,基于此特点,分别利用随机并行梯度下降(SPGD)和模拟退火(SA)两种随机并行优化控制算法对激光波前离焦项的整形进行了仿真研究,算法收敛速率的仿真结果表明,SA算法明显快于SPGD算法;整形效果的仿真结果表明,SA算法和SPGD算法几乎一样;变形镜控制电压的仿真结果表明,改进的SA算法可以达到很好的控制能力。因此实际应用中可以优先考虑使用SA算法进行激光整形。(本文来源于《第十届全国光电技术学术交流会论文集》期刊2012-06-12）
李泉[9]（2010）在《人致激励下大跨人行桥及楼盖随机振动及优化控制》一文中研究指出随着建筑功能的提高和高强材料的应用,大跨结构的应用越来越普遍,使得人激振动舒适度问题更为突出。目前,人群激励下此类结构的振动和控制研究还不尽完善,缺乏系统的振动舒适度设计方法。本文从随机振动角度研究了人激作用下大跨人行桥及楼盖的振动及其控制问题,主要工作和成果如下:1.人行桥振动研究。基于交通流理论、Ellingwood和Tallin的多点加载模式、陈宇的单步落足荷载模型和林家浩的虚拟激励法,建立了评估人行桥人群行走下最不利振动的随机振动模型。利用该模型得到了人行桥上各点的加速度功率谱密度,可适用于不同跨径布置和各种边界条件下人行桥的动力响应计算。2.人行桥减振研究。基于人群激励下人行桥的随机振动模型,提出了用于人行桥振动控制的多重调谐质量阻尼器(MTMD)参数设计随机优化方法。通过与其他学者提出的设计方法的比较,验证了该方法对人群随机激励下人行桥振动控制的有效性。分析表明根据该方法设计的MTMD系统在人行桥共振时具有比单个调谐质量阻尼器(TMD)更为优异的减振效率和可靠性,并且适当提高MTMD设计频率间距有利于削弱结构自振频率变异性所产生的去谐效应。3.大跨楼盖振动响应研究。针对行人正常行走状态下的楼盖振动问题,发展了结合通用有限元程序的动力验算方法。提出的人群节律性运动下的楼盖随机振动模型,可适用于评估人群节律性激励不同区域分布下各阶模态响应的贡献,并能方便计算出人节律性运动频率范围内(1.5~3.5Hz)以及不同荷载分布区域下的楼盖最大均方根响应包络线。4.大跨楼盖减振研究。基于人正常行走荷载特征以及节律性运动下的楼盖随机振动模型和遗传算法,发展了楼盖减振MTMD系统参数设计随机优化方法。该方法考虑了人群加载区域和激励频率的变异性,可克服传统TMD设计方法对模态频率密集分布结构多模态共振控制失效的缺点,具有较普遍的适用性。5.大跨、低频结构振动舒适度设计方法和建议。将以上研究成果推广至大跨、低频人行桥和楼盖的振动舒适度验算及振动控制,提出了一套适用于不同荷载激励类型和结构类型的振动舒适度动力验算程序和振动控制方法。(本文来源于《清华大学》期刊2010-06-01）
岳峰[10]（2010）在《一阶非线性随机系统的学习优化控制》一文中研究指出文章研究了一阶连续时间非线性随机系统的优化控制问题,通过勒贝格采样方法将其建模为半Markov决策过程,采用基于事件驱动和Q学习方法,给出了折扣和平均优化准则下统一的优化算法;仿真实验表明,该算法处理一阶非线性随机系统的最优控制问题,可以获得较好的优化效果。(本文来源于《合肥工业大学学报(自然科学版)》期刊2010年05期）
随机优化控制论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
配电网中的高渗透率分布式电源出力和负荷功率具有随机性及时变性,难以准确预测,且预测误差随时间延长而增大,进而导致优化控制策略与实际需求偏差较大,为此提出一种基于随机模型预测控制的配电网多源协调优化控制方法。将优化周期内的预测值离散为表征不同状态的场景集,然后以配电网能量损耗期望最小为目标对各场景进行动态滚动优化,精细化协调分布式电源、柔性负荷和无功补偿装置等可控资源,使优化控制过程能够及时、有效地降低配电网不确定性的影响,满足系统实际需求。通过仿真分析,验证所提方法的可行性和有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
随机优化控制论文参考文献
[1].李智雅.基于非合作动态博弈的随机切换系统能观性及优化控制[D].北京交通大学.2019
[2].董雷,刘梦夏,陈乃仕,范士雄,蒲天骄.基于随机模型预测控制的分布式能源协调优化控制[J].电网技术.2018
[3].魏娇,屈毅.非高斯随机分布系统优化控制算法的设计[J].电子设计工程.2014
[4].宋军.连续时间线性随机Markovian跳变系统的在线自适应优化控制算法研究[D].安徽大学.2014
[5].吴迪.随机分布控制理论在电厂节能优化控制中的应用研究[D].华北电力大学.2014
[6].樊清雄,贺亮,杨政.基于随机模拟的微网优化控制方法研究[J].水电能源科学.2013
[7].黄晓烁,何衍,蒋静坪.随机时延网络控制系统的优化控制[J].仪器仪表学报.2012
[8].王卫兵,赵帅,郭劲,王挺峰.随机并行优化控制算法在激光整形中的应用[C].第十届全国光电技术学术交流会论文集.2012
[9].李泉.人致激励下大跨人行桥及楼盖随机振动及优化控制[D].清华大学.2010
[10].岳峰.一阶非线性随机系统的学习优化控制[J].合肥工业大学学报(自然科学版).2010
论文知识图
