Sparsity-Exploiting Anytime Algorithms for Model Predictive Control: A Relaxed Barrier Approach
Sparsity-Exploiting Anytime Algorithms for Model Predictive Control: A Relaxed Barrier Approach
复制标题
用于模型预测控制的稀疏性利用随时算法:宽松的障碍方法
DOI:
10.1109/tcst.2018.2880142
复制
发表时间:
2018
影响因子:
4.8
通讯作者:
C. Ebenbauer
中科院分区:
文献类型:
--
作者:
C. Feller;C. Ebenbauer
登录
查看更多内容
影响因子:
4.8
作者:
Yang Wang;Stephen P. Boyd
通讯作者:
Yang Wang;Stephen P. Boyd
DOI:
--
发表时间:
2010
期刊:
IEEE Conference on Decision and Control
影响因子:
--
作者:
M. Zeilinger;C. Jones;M. Morari
通讯作者:
M. Morari
影响因子:
6.8
作者:
Christian Feller;C. Ebenbauer
通讯作者:
Christian Feller;C. Ebenbauer
DOI:
--
发表时间:
1999
期刊:
Proceedings of the 38th IEEE Conference on Decision and Control (Cat. No.99CH36304)
影响因子:
--
作者:
Lawrence K. McGovern;Eric Feron
通讯作者:
Eric Feron
DOI:
10.1109/acc.2015.7170969
发表时间:
2015
期刊:
2015 American Control Conference (ACC)
影响因子:
--
作者:
Christian Feller;C. Ebenbauer
通讯作者:
C. Ebenbauer