有约束的离散事件动态系统的控制与优化

批准号:
61603321
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
19.0 万元
负责人:
高思阳
依托单位:
学科分类:
F0301.控制理论与技术
结题年份:
2019
批准年份:
2016
项目状态:
已结题
项目参与者:
陈俊宏、陈炜炜、高飞、郭海男
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中文摘要
随着科学技术的发展,大规模的离散事件动态系统在实际应用中越来越常见,离散事件动态系统的控制与优化问题也变得越来越普遍。尽管对于无约束离散事件动态系统优化的研究工作已经有很多,但是对有约束问题的研究还相对较少,很多这样的问题在求解效率上还有很大的提升空间。本课题考虑有随机约束和确定性目标函数的离散事件动态系统的优化问题,并将为此类问题设计一系列高效的搜索算法。针对此类问题的结构,我们提出“目标函数计算先于仿真计算”的思路,这个思路使得大量搜索到的解可以不用进行仿真,因而极大程度地提高了搜索效率。预先的数值测试显示,该思路配合最简单的纯随机搜索,相比于文献中的LS和PFM算法,在达到相同质量的解时已经可以节省约一半的时间。本研究中,我们将为该思路设计更为高效的搜索方法,从而使搜索效率进一步提高,使得目标问题在实际中得到更为充分的解决。
英文摘要
The advancement of new technology has led to more and more large-scale discrete event dynamic systems in practice. Although there has been a large body of literature for the optimization of unconstrained discrete event dynamic systems, existing research for constrained problems is sparse. In this project, we consider optimization of discrete event dynamic systems with stochastic constraints and a deterministic objective, and aim to design a series of efficient search algorithms for it. In view of the structure of this problem, we propose to detect the feasibility before calculating the objective value for each sampled solution. By doing so, a large amount of sampled solutions do not need to be simulated, and the computational efficiency can be considerably improved. Preliminary numerical test indicates that by embedding this idea, the naïve pure random search can reduce the computing time by approximately 50% compared to the LS and PFM methods in the literature. In this research, we will develop more efficient search methods based on this idea. Upon successful completion of this project, it can be expected that the efficiency for solving the targeted problem can be improved even more significantly.
随着科学技术的发展,大规模的离散事件动态系统在实际应用中越来越常见,离散事件动态系统的控制与优化问题也变得越来越普遍。尽管对于无约束离散事件动态系统优化的研究工作已经有很多,但是对有约束问题的研究还相对较少,很多这样的问题在求解效率上还有很大的提升空间。本课题考虑有随机约束和确定性目标函数的离散事件动态系统的优化问题,并为此类问题设计一系列高效的搜索算法。针对此类问题的结构,我们提出“目标函数计算先于仿真计算”的思路,这个思路使得大量搜索到的解可以不用进行仿真,因而可以极大程度地提高搜索效率。在本项目中,我们将该思路具体应用到一些具体的仿真优化模型当中,并开发了相应的求解方法,数值测试显示这些方法都很大程度地提高了已知方法的效率,其研究成果发表于运筹与控制理论的顶级期刊,如Operations Research, IEEE Transactions on Automatic Control, Automatica等。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
DOI:10.1287/opre.2016.1581
发表时间:2017-03
期刊:Operations Research
影响因子:2.7
作者:Siyang Gao;Weiwei Chen;Leyuan Shi
通讯作者:Leyuan Shi
DOI:10.1057/s41273-017-0058-9
发表时间:2018-01
期刊:Journal of Simulation
影响因子:2.5
作者:Fei Gao;Siyang Gao
通讯作者:Fei Gao;Siyang Gao
Simulation Budget Allocation for Selecting the Top-m Designs With Input Uncertainty
用于选择具有输入不确定性的 Top-m 设计的仿真预算分配
DOI:10.1109/tac.2018.2791425
发表时间:2018-01
期刊:IEEE Transactions on Automatic Control
影响因子:6.8
作者:Hui Xiao;Siyang Gao
通讯作者:Siyang Gao
Robust ranking and selection with optimal computing budget allocation
具有最佳计算预算分配的稳健排名和选择
DOI:10.1016/j.automatica.2017.03.019
发表时间:2017-07
期刊:Automatica
影响因子:6.4
作者:Siyang Gao;Hui Xiao;Enlu Zhou;Weiwei Chen
通讯作者:Weiwei Chen
Optimizing HIV Interventions for Multiplex Social Networks via Partition-Based Random Search.
通过基于分区的随机搜索优化多重社交网络的艾滋病毒干预措施
DOI:10.1109/tcyb.2018.2853611
发表时间:2018-12
期刊:IEEE transactions on cybernetics
影响因子:11.8
作者:Zhang Q;Zhong L;Gao S;Li X
通讯作者:Li X
基于仿真优化的精准医疗方法
- 批准号:72371214
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:41.00万元
- 批准年份:2023
- 负责人:高思阳
- 依托单位:
国内基金
海外基金
