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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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1 篇 martin mönnigman...
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1 篇 florin stoican
1 篇 stoican florin

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检索条件"机构=Martin Mönnigmann is with Automatic Control and System Theory"

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Computing the explicit mPC solution in the constrained zonotope case 63

Computing the explicit MPC solution in the constrained zonot...

引用

63rd IEEE Conference on Decision and control, CDC 2024

作者： Stoican, Florin mihai, Stefan S. monnigmann, martin Ciubotaru, Bogdan D. University 'Politehnica' of Bucharest Department of Automatic Control and Systems Engineering 313 Splaiul Independenţei Sector 6 Bucharest060042 Romania Ruhr University Bochum Martin Mönnigmann Is with Automatic Control and System Theory Bochum44801 Germany

ISBN: (纸本)9798350316339

Solving the explicit model predictive control (mPC) problem entails enumerating a list of critical regions and their ancillary feedback laws. Unfortunately, their number and the time required to compute them increase exponentially with the problem size (state-space model dimension and length of the prediction horizon). We show that when, as it is often the case, the problem's constraints take the form of boxes or zonotopes, the resulting feasible domain can be compactly described as a constrained zonotope. Subsequently, we investigate whether, and under which circumstances, the combinatorial structure of the constrained zonotope interpretation accelerates the computation of the explicit solution. © 2024 IEEE.

关键词： State space methods

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Computing the explicit mPC solution in the constrained zonotope case

Computing the explicit MPC solution in the constrained zonot...

引用

IEEE Conference on Decision and control

作者： Florin Stoican Ştefan S. mihai martin mönnigmann Bogdan D. Ciubotaru Department of Automatic Control and Systems Engineering University “Politehnica” of Bucharest 313 Splaiul Independenţei 060042 Sector 6 Bucharest Romania Martin Mönnigmann is with Automatic Control and System Theory Ruhr University Bochum Bochum Germany

ISBN: (数字)9798350316339

ISBN: (纸本)9798350316346

Solving the explicit model predictive control (mPC) problem entails enumerating a list of critical regions and their ancillary feedback laws. Unfortunately, their number and the time required to compute them increase exponentially with the problem size (state-space model dimension and length of the prediction horizon). We show that when, as it is often the case, the problem’s constraints take the form of boxes or zonotopes, the resulting feasible domain can be compactly described as a constrained zonotope. Subsequently, we investigate whether, and under which circumstances, the combinatorial structure of the constrained zonotope interpretation accelerates the computation of the explicit solution.

关键词： State-space methods Predictive control

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