This paper deals with the problem of optimally controlling traffic flows in urban transportation traffic networks. For this, a nonlinear discrete-time model of urban traffic network is first suggested in order to handle the phenomenon of traffic flows such as oversaturatedness and/or undersaturatedness. Then an optimal control problem is formulated and a hierarchical optimization technique is applied, which is based upon a prediction-type two-level method of Hirvonen and Hakkala.
The application of pontryagin's Maximum Principle to the optimal control eventually leads to the problem of solving the two point boundary value problem. Most of problems have been related to their own special factors, therfore it is very hard to recommend the best method of deriving their optimal solution among various methods, such as iterative Runge Kutta, analog computer, gradient method, finite difference and successive approximation by piece-wise linearization. The gradient method has been applied to the optimal control of two point boundary value problem in the power systems. The most important thing is to set up some objective function of which the initial value is the function of terminal point. The next procedure is to find out any global minimum value from the objective function which is approaching the zero by means of gradient projection. The algorithm required for this approach in the relevant differential equations by use of the Runge Kutta Method for the computation has been established. The usefulness of this approach is also verified by solving some examples in the paper.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.501-506
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1993
An efficient solution algorithm of the optimal load distribution problem with joint torque constraints is presented. Multiple robot system where each robot is rigidly grasping a common object is considered. The optimality criteria used is the sum of weighted norm of the joint torque vectors. The maximum and minimum bounds of each joint torque in arbitrary form are considered as constraints, and the solution that reduces the internal force to zero is obtained. The optimal load distribution problem is formulated as a quadratic optimization problem in R, where I is the number of robots. The general solution can be obtained using any efficient numerial method for quadratic programming, and for dual robot case, the optimal solution is given in a simple analytical form.
In this paper we consider a heat flow in an inhomogeneous. body without internal source. There exists special initial and boundary conditions in this system and we intend to find a convenient coefficient of heat conduction for this body so that body cool off as much as possible after definite time. We consider this problem in a general form as an optimal control problem which coefficient of heat conduction is optimal function. Then we replace this problem by another in which we seek to minimize a linear form over a subset of the product of two measures space defined by linear equalities. Then we construct an approximately optimal control.
The main purpose to introduce model based controller in proposed control technique is to provide better and fast learning of the floating dynamics by means of fuzzy logic controller and also cancelling effect of nonlinear terms of the system. An iterative adaptive dynamic programming algorithm is proposed to deal with the optimal trajectory-tracking control problems for autonomous underwater vehicle (AUV). The optimal tracking control problem is converted into an optimal regulation problem by system transformation. Then the optimal regulation problem is solved by the policy iteration adaptive dynamic programming algorithm. Finally, simulation example is given to show the performance of the iterative adaptive dynamic programming algorithm.
본 논문에서는 충돌각 구속조건을 갖는 비행체 호밍 제어 유도법칙에 대한 역최적 문제를 제시한다. 편향비례항법 유도법칙의 이득과 LQ 문제에서의 가중치와의 관계를 규명하고, Riccati 방정식으로부터 제어입력이 LQ 최적제어가 되기 위한 영역을 제시한다. 이를 근거로 종말 구속조건을 만족하는 호밍 유도법칙의 제어이득이 최적제어법칙이 되기 위한 범위를 제안한다. 이론적 해석 결과의 타당성은 3-DOF 모의시험을 통하여 확인한다.
This paper presents a rank-constrained linear matrix inequality(LMI) approach to simultaneous linear-quadratic(LQ) optimal control by static output feedback. Simultaneous LQ optimal control is formulated as an LMI optimization problem with a nonconvex rank condition. An iterative penalty method recently developed is applied to solve this rank-constrained LMI optimization problem. Numerical experiments are performed to illustrate the proposed method, and the results are compared with those of previous work.
In this paper we suggest a general purpose RNN training algorithm which is derived on the optimal control concepts and variational methods. First, learning is regared as an optimal control problem, then using the variational methods we obtain optimal weights which are given by a two-point boundary-value problem. Finally, the modified gradient descent algorithm is applied to RNN for on-line training. This algorithm is intended to be used on learning complex dynamic mappings between time varing I/O data. It is useful for nonlinear control, identification, and signal processing application of RNN because its storage requirement is not high and on-line learning is possible. Simulation results for a nonlinear plant identification are illustrated.
In this paper, we consider an optimal guidance problem with both the terminal impact angle and control constraints in addition to the usual zero miss distance constraint. We first present the optimal solution of the problem for the missile of an arbitrary order, and show that it is a linear combination of a step response and a ramp response of the missile. Therefore the usual practice of using the control obtained by saturating the optimal solution for the case of unlimited control may result in a large terminal miss. A method called the initial command saturation is suggested to reduce this terminal miss, where the control in the initial phase of guidance is forced to be saturated until a certain condition for a guidance variable is met.
This paper presents an algebraic approach to optimal control for time invariant continuous system using STWS(single term Walsh series). In optimal control, it is well known that the design problem with quadratic performance criteria often involves the determination of time-varying feedback gain matrix by solving the matrix nonlinear Riccati equation and of command signal by solving the integral equation, which makes design procedure quite difficult. Therefore, in order to resolve this problem, this paper is introduced to STWS. In this paper, the time-varying feedback gains and command signals are determined by piecewise constant gains which can be easily obtained from algebraic equation using STWS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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