基于非合作博弈的分布式模型预测控制优化算法

摘要：

针对基于纳什最优的分布式模型预测控制求解算法中存在的迭代次数多、收敛精度不高的缺点,提出了一种基于非合作博弈的分布式模型预测控制优化算法.该方法借鉴非合作博弈论中的针锋相对策略,将每个子系统看作博弈的参与者,在线优化过程中,各个子系统在该策略影响下使所有参与者更快促成合作,从而快速求得整体最优解.仿真表明,与传统的基于纳什最优的迭代求解相比,在给定精度情况下,提出的算法所需的迭代次数要低于传统算法;在给定迭代次数情况下,提出的算法的跟踪性能更优,在外界产生随机扰动时,该算法也具有较好的抗干扰能力.此外,将提出的算法应用于设施环境控制系统中,进一步说明了算法的有效性.

关键词：分布式模型预测控制、非合作博弈、针锋相对策略、纳什最优

所属期刊栏目：38

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金KYZ201421;江苏省农业“三新”工程项目SXGC[2014]309;国家科技支撑计划-国家重点监管产品乳制品,肉制品,白酒电子溯源技术应用研究与示范

在线出版日期：2016-08-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1484-1494