論文の概要: Accelerating genetic optimization of nonlinear model predictive control by learning optimal search space size

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08094v2
• Date: Mon, 13 Jan 2025 14:53:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:25:52.679764
• Title: Accelerating genetic optimization of nonlinear model predictive control by learning optimal search space size
• Title（参考訳）: 最適探索空間サイズ学習による非線形モデル予測制御の遺伝的最適化
• Authors: Eslam Mostafa, Hussein A. Aly, Ahmed Elliethy,
• Abstract要約: 遺伝的アルゴリズム(GA)は一般に非線形モデル予測制御の最適化問題を解決するために用いられる。 本稿では,NMPCの遺伝的最適化を最適探索空間サイズを学習することで高速化することを提案する。 提案手法はGAの計算時間を短縮し、収束率を改善して入力を制御し、安定かつ実現可能なソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40964539027092917
• License:
• Abstract: Genetic algorithm (GA) is typically used to solve nonlinear model predictive control's optimization problem. However, the size of the search space in which the GA searches for the optimal control inputs is crucial for its applicability to fast-response systems. This paper proposes accelerating the genetic optimization of NMPC by learning optimal search space size. The approach trains a multivariate regression model to adaptively predict the best smallest size of the search space in every control cycle. The proposed approach reduces the GA's computational time, improves the chance of convergence to better control inputs, and provides a stable and feasible solution. The proposed approach was evaluated on three nonlinear systems and compared to four other evolutionary algorithms implemented in a processor-in-the-loop fashion. The results show that the proposed approach provides a 17-45\% reduction in computational time and increases the convergence rate by 35-47\%. The source code is available on GitHub.
• Abstract（参考訳）: 遺伝的アルゴリズム(GA)は一般に非線形モデル予測制御の最適化問題を解決するために用いられる。 しかし, GAが最適制御入力を探索する検索空間のサイズは, 高速応答システムに適用可能であるために重要である。 本稿では,NMPCの遺伝的最適化を最適探索空間サイズを学習することで高速化することを提案する。 この手法は多変量回帰モデルを訓練し、各制御サイクルにおける探索空間の最も小さなサイズを適応的に予測する。 提案手法はGAの計算時間を短縮し、収束率を改善して入力を制御し、安定かつ実現可能なソリューションを提供する。 提案手法は3つの非線形システムで評価され, プロセッサ・イン・ザ・ループ方式で実装された他の4つの進化的アルゴリズムと比較された。 その結果,提案手法は計算時間を17～45倍に削減し,収束率を35～47倍に向上させた。 ソースコードはGitHubで入手できる。

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