A Distributed Active Set Method for Model Predictive Control

G?sta Stomberg; Alexander Engelmann; Timm Faulwasser

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A Distributed Active Set Method for Model Predictive Control

机译：模型预测控制的分布式主动集方法

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This paper presents a novel distributed active set method for model predictive control of linear systems. The method combines a primal active set strategy with a decentralized conjugate gradient method to solve convex quadratic programs. An advantage of the proposed method compared to existing distributed model predictive algorithms is the primal feasibility of the iterates. Numerical results show that the proposed method can compete with the alternating direction method of multipliers in terms of communication requirements for a chain of masses example.

机译：本文提出了一种用于线性系统模型预测控制的新型分布式主动集方法。该方法将具有分散的共轭梯度方法的引流活动集策略组合以解决凸二次程序的分散偶数方法。所提出的方法与现有分布式模型预测算法相比的一个优点是迭代的原始可行性。数值结果表明，在批量阵列链条的通信要求方面，所提出的方法可以与乘法器的交替方向方法竞争。

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《IFAC PapersOnLine》 |2021年第3期|共6页
作者
G?sta Stomberg; Alexander Engelmann; Timm Faulwasser;
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关键词
distributed controlmodel predictive controlactive set methodsconjugate gradient methodsADMM;

机译：分布式ControlModel预测Controlactive Set方法jugate梯度方法Admm;

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