Solución del problema de control óptimo con restricciones de fase para grupo de robots mediante el principio del máximo de Pontryagin y algoritmo evolutivo
Autores: Diveev, Askhat; Sofronova, Elena; Zelinka, Ivan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Solución del problema de control óptimo con restricciones de fase para grupo de robots mediante el principio del máximo de Pontryagin y algoritmo evolutivo
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Método numérico
Principio del máximo de Pontryagin
Problema de control óptimo
Restricciones de fase dinámica
Funciones de penalización
Algoritmo evolutivo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 16
Citaciones: Sin citaciones
Se considera un método numérico basado en el principio del máximo de Pontryagin para resolver un problema de control óptimo con restricciones de fase estáticas y dinámicas para un grupo de objetos. Las restricciones de fase dinámica se introducen para evitar colisiones entre objetos. Las restricciones de fase se incluyen en la función de forma de funciones de penalización suaves. Se introdujeron parámetros adicionales para modos de control especiales y el tiempo terminal del proceso de control. La búsqueda de parámetros adicionales y las condiciones iniciales para las variables conjugadas se realizaron mediante el algoritmo de migración autoorganizado modificado. Se proporciona un ejemplo de uso de este enfoque para resolver el problema de control óptimo para el movimiento entrante de dos robots móviles. La simulación y la comparación con el enfoque directo mostraron que el problema es multimodal y aprueba la aplicación del algoritmo evolutivo para su solución.
Descripción
Se considera un método numérico basado en el principio del máximo de Pontryagin para resolver un problema de control óptimo con restricciones de fase estáticas y dinámicas para un grupo de objetos. Las restricciones de fase dinámica se introducen para evitar colisiones entre objetos. Las restricciones de fase se incluyen en la función de forma de funciones de penalización suaves. Se introdujeron parámetros adicionales para modos de control especiales y el tiempo terminal del proceso de control. La búsqueda de parámetros adicionales y las condiciones iniciales para las variables conjugadas se realizaron mediante el algoritmo de migración autoorganizado modificado. Se proporciona un ejemplo de uso de este enfoque para resolver el problema de control óptimo para el movimiento entrante de dos robots móviles. La simulación y la comparación con el enfoque directo mostraron que el problema es multimodal y aprueba la aplicación del algoritmo evolutivo para su solución.