A distributed dual algorithm for distributed MPC of linear dynamic networks

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Ricardo Santos da
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/188079
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2017.
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spelling A distributed dual algorithm for distributed MPC of linear dynamic networksEngenharia de sistemasOtimização matemáticaTrânsito urbanoDissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2017.Uma rede dinâmica linear (LDN) é um sistema de subsistemas interligados que são acoplados através de dinâmicas e restrições, que podem modelar sistemas geograficamente distribuídos, como redes de tráfego urbano. Para o controle preditivo baseado em modelo (MPC) de LDNs, um algoritmo dual distribuído é proposto para otimizar os sinais de controle em um horizonte de predição. Enquanto um problema mestre atualiza multiplicadores Lagrangeanos e fatores de penalidade para as restrições, um problema escravo é decomposto em um conjunto de subproblemas distribuídos cujas variáveis são restritas apenas em sinal. Sob condições de convexidade, foi demonstrado que o algoritmo distribuído produz uma sequência de iterandos que converge para o ótimo global. Numa aplicação ao controle de tempo de verde em redes de tráfego veicular urbano, o algoritmo distribuído produziu soluções ótimas o que confirma a convergência estabelecida pela análise teórica.Abstract : A linear dynamic network (LDN) is a system of interconnected subsystems that are coupled through dynamics and constraints, which can model geographically distributed systems such as urban traffic networks. For model predictive control (MPC) of LDNs, a distributed dual algorithm is proposed for optimizing control signals over a prediction horizon. While a master problem updates Lagrangian multipliers and penalty factors for the constraints, a slave problem is decomposed into a set of distributed subproblems whose variables are constrained only in sign. Under convexity assumptions, the distributed algorithm was shown to produce a sequence of iterates converging to the globally optimal solution. In an application to green-time control of an urban traffic network, the distributed algorithm yielded optimal solutions that corroborate the theoretical analysis.Camponogara, EduardoUniversidade Federal de Santa CatarinaSilva, Ricardo Santos da2018-07-12T04:04:16Z2018-07-12T04:04:16Z2017info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis83 p.| il., gráfs., tabs.application/pdf352297https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/188079engreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2018-07-12T04:04:16Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/188079Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732018-07-12T04:04:16Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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