Publication

Block BFGS Based Distributed Optimization for NMPC Using PolyMPC

Yuning Jiang, Petr Listov
2021
Conference Papers

Résumé

This paper presents a block BFGS based distributed optimization approach for nonlinear model predictive control (NMPC). The proposed method is a variant of the augmented Lagrangian based alternating direction inexact Newton method (ALADIN), which achieves a locally superlinear convergence rate. To deal with the NMPC problem in continuous time by employing the proposed method, we elaborate on a systematic implementation based on the C++ library PolyMPC. The performance and advantages of the proposed method are illustrated by applying the algorithm to a benchmark continuously stirred tank reactor case study.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/a84f5559-a16f-4eda-8900-6ac4f65daf55

À propos de ce résultat

Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Graph Chat

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.