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Distributed Distributionally Robust Model Predictive Control
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AI
DOI：10.1002/rnc.70230.png)
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摘要
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本文研究了在扰动下具有耦合机会约束的线性系统的分布式随机模型预测控制（DSMPC）。我们考虑了一种实际场景，其中仅可获得扰动的均值和协方差，而无法获得其精确分布。采用冻结技术来确保耦合约束的满足，并基于扰动可用信息，利用确定性凸紧重构来处理机会约束。证明了所提出方法的递归可行性和收敛性。通过数值仿真验证了所提算法的有效性。
Keyword:
chance constraints
distributed stochastic model predictive control
distributionally robust optimization
期刊
IF:
3.2
论文数:
7.0K
被引数:
1.4W
机构
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