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Complexity Certification of the Fast Alternating Minimization Algorithm for Linear MPC

机译：线性MPC的快速交替最小化算法的复杂性证明

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In this technical note, the fast alternating minimization algorithm (FAMA) is proposed to solve model predictive control (MPC) problems with polytopic and second-order cone constraints. Two splitting strategies with efficient implementations for MPC problems are presented. We derive computational complexity certificates for both splitting strategies, by providing complexity upper-bounds on the number of iterations required to provide a certain accuracy of the dual function value and, most importantly, of the primal solution. This is of particular relevance in the context of real-time MPC in order to bound the required online computation time. We further address the computation of the complexity bounds, requiring the solution of a non-convex minimization problem. Finally, we demonstrate the performance of FAMA compared to other splitting methods using a quadrotor example.
机译：在此技术说明中，提出了快速交替最小化算法（FAMA），以解决具有多义和二阶锥约束的模型预测控制（MPC）问题。提出了两种有效解决MPC问题的策略。通过提供对偶函数值（最重要的是对原始解提供一定精度）所需的迭代次数的复杂度上限，可以得出两种拆分策略的计算复杂度证书。为了限制所需的在线计算时间，这在实时MPC上下文中特别重要。我们进一步解决了复杂度边界的计算问题，要求解决非凸最小化问题。最后，我们使用四旋翼示例演示了FAMA与其他拆分方法相比的性能。

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