5、基于懒抽象的控制器综合

基于懒抽象的控制器综合

1. 控制器综合概述

在控制器综合中,对于特定抽象层 $l$,最大可能的控制器域总是存在且唯一。我们的目标是计算一个合理的控制器 $C \in C(\hat{S}, \psi)$,其相对于最低层 $l = 1$ 具有最大域。对于任何合理的层 1 控制器 $\hat{C} = (\hat{D}, U, \hat{G}) \in C(\hat{S}_1, \psi)$,$\hat{D}$ 必须包含在 $C$ 的有效域到层 1 的投影 $D_1 = \hat{Q}_1(D)$ 中,这样的控制器 $C$ 被称为相对于层 1 是完备的。为了实现更快的计算,我们确保仅在需要时细化控制器域内的单元。

抽象多层控制器 $C \in C(\hat{S}, \psi)$ 的综合主要有三个要素:
1. 使用反应式综合中的固定点算法来计算最大的获胜状态集,并推导出抽象控制器。
2. 在固定点计算过程中,通过将中间结果保存到最低层并重新加载,实现抽象层之间的切换。
3. 使用前沿(frontiers)来惰性地计算抽象,仅在固定点算法当前探索的状态空间部分计算抽象转换。

2. 单层 ABCS 的固定点算法

2.1 安全控制

对于有限抽象系统 $\hat{S}(\Sigma, \tau, \eta) = (\hat{X}, \hat{U}, \hat{F})$ 的安全控制问题 $(\hat{S}, \psi_{safe})$,关键是可控前驱运算符 $CPre_{\hat{S}} : 2^{\hat{X}} \to 2^{\hat{X}}$,定义为:
[CPre_{\hat{S}}(\Upsilon)

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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