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Un algoritmo secuencial, aleatorio y óptimo para problemas de factibilidad robusta

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Un algoritmo secuencial, aleatorio y óptimo para problemas de factibilidad robusta

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Nombre: Álamo;Tempo;Ramírez ...
Tamaño: 224.7Kb
Formato: PDF
Descripción: Versión editorial
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dc.contributor.author Álamo, T. es_ES
dc.contributor.author Tempo, R. es_ES
dc.contributor.author Ramírez, D.R. es_ES
dc.contributor.author Luque, A. es_ES
dc.contributor.author Camacho, E.F. es_ES
dc.date.accessioned 2020-05-22T09:13:28Z
dc.date.available 2020-05-22T09:13:28Z
dc.date.issued 2013-01-13
dc.identifier.issn 1697-7912
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/144132
dc.description.abstract [ES] En este trabajo (del cual se presentó una versión preliminar en Alamo et al. (2007)) se propone un algoritmo aleatorio para determinar la factibilidad robusta de un conjunto de desigualdades lineales matriciales (Linear Matrix Inequalities, LMI). El algoritmo está basado en la solución de una secuencia de problemas de optimización semidefinida sujetos a un bajo número de restricciones. Se aporta además una cota superior del número máximo de iteraciones que requiere el algoritmo para resolver el problema de factibilidad robusta. Finalmente, los resultados se ilustran mediante un ejemplo numérico. es_ES
dc.description.abstract [EN] This paper proposes a randomized algorithm for feasibility of uncertain LMIs. The algorithm is based on the solution of a sequence of semidefinite optimization problems involving a reduced number of constraints. A bound of the maximum number of iterations required by the algorithm is given. Finally, the performance and behaviour of the algorithm are illustrated by means of a numerical example. es_ES
dc.description.sponsorship Los autores agradecen la financiacion del Ministerio de Ciencia e Innovación mediante el proyecto DPI2010-21589-C05-01. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.relation.ispartof Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial es_ES
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) es_ES
dc.subject Robust feasibility es_ES
dc.subject Linear matrix inequalities es_ES
dc.subject Randomized algorithms es_ES
dc.subject Robust control es_ES
dc.subject Factibilidad robusta es_ES
dc.subject Desigualdades lineales matriciales es_ES
dc.subject Algoritmos aleatorios es_ES
dc.subject Control robusto es_ES
dc.title Un algoritmo secuencial, aleatorio y óptimo para problemas de factibilidad robusta es_ES
dc.title.alternative A sequentially optimal randomized algorithm for robust feasibility problems es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.identifier.doi 10.1016/j.riai.2012.11.005
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/MICINN//DPI2010-21589-C05-01/ES/TECNICAS DE CONTROL PREDICTIVO PARA LA GESTION EFICIENTE DE MICRO-REDES DE ENERGIAS RENOVABLES/ es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.description.bibliographicCitation Álamo, T.; Tempo, R.; Ramírez, D.; Luque, A.; Camacho, E. (2013). Un algoritmo secuencial, aleatorio y óptimo para problemas de factibilidad robusta. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 10(1):50-61. https://doi.org/10.1016/j.riai.2012.11.005 es_ES
dc.description.accrualMethod OJS es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.1016/j.riai.2012.11.005 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 50 es_ES
dc.description.upvformatpfin 61 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.volume 10 es_ES
dc.description.issue 1 es_ES
dc.identifier.eissn 1697-7920
dc.relation.pasarela OJS\9558 es_ES
dc.contributor.funder Ministerio de Ciencia e Innovación es_ES
dc.description.references Alamo, T., Tempo, R., & Camacho, E. F. (2009). Randomized Strategies for Probabilistic Solutions of Uncertain Feasibility and Optimization Problems. IEEE Transactions on Automatic Control, 54(11), 2545-2559. doi:10.1109/tac.2009.2031207 es_ES
dc.description.references Alamo, T., Tempo, R., Ramírez, D. R., & Camacho, E. F. (2008). A new vertex result for robustness problems with interval matrix uncertainty. Systems & Control Letters, 57(6), 474-481. doi:10.1016/j.sysconle.2007.11.003 es_ES
dc.description.references Alamo, T., Tempo, R., Ramirez, D.R., Camacho, E.F., 2007. A sequentially optimal randomized algorithm for robust lmi feasibility problems. In: Proceedings of the European Control Conference. Kos, Greece. es_ES
dc.description.references Apkarian, P., Gahinet, P., Becker, G., 1995. Self-scheduled H∞ control of linear parameter-varying systems: a design example. Automatica 31 (9), 1251-1261. DOI: DOI: 10.1016/0005-1098(95)00038-X. es_ES
dc.description.references Apkarian, P., Tuan, H.D., 2000. Parameterized lmis in control theory. SIAM Journal on Control and Optimization 38 (4), 1241-1264. DOI: 10.1137/S036301299732612X. es_ES
dc.description.references Barmish, B., 1994. New Tools for Robustness of Linear Systems. MacMillan Publishing Company, New York, USA. es_ES
dc.description.references Barmish, B., Scherbakov, P., December 2000. On avoiding vertexization of robustness problems: The approximate feasibility concept. In: Proceedings of the 39th IEEE Conference on Decision and Control. Sydney, Australia, pp. 1031-1036. es_ES
dc.description.references Becker, G., Packard, A., 1994. Robust performance of linear parametrically varying systems using parametrically-dependent linear feedback. Systems and Control Letters 23 (3), 205-215. DOI: 10.1016/0167-6911(94)90006-X. es_ES
dc.description.references Ben-Tal, A., Nemirovski, A., 2001. Lectures on Modern Convex Optimization. Analysis, Algorithms, and Engineering Applications. MPS/SIAM Series on Optimization, Philadelphia, PA. es_ES
dc.description.references Boyd, S., Ghaoui, L.E., Feron, E., Balakrishnan, V., 1994. Linear Matrix Inequalities in Systems and Control Theory. SIAM, Philadelphia, PA. es_ES
dc.description.references Calafiore, G. C., & Campi, M. C. (2006). The Scenario Approach to Robust Control Design. IEEE Transactions on Automatic Control, 51(5), 742-753. doi:10.1109/tac.2006.875041 es_ES
dc.description.references Calafiore, G. C., & Dabbene, F. (2007). A probabilistic analytic center cutting plane method for feasibility of uncertain LMIs. Automatica, 43(12), 2022-2033. doi:10.1016/j.automatica.2007.04.003 es_ES
dc.description.references Calafiore, G., Dabbene, F., & Tempo, R. (2007). A survey of randomized algorithms for control synthesis and performance verification. Journal of Complexity, 23(3), 301-316. doi:10.1016/j.jco.2007.01.003 es_ES
dc.description.references Calafiore, G., & Polyak, B. T. (2001). Stochastic algorithms for exact and approximate feasibility of robust LMIs. IEEE Transactions on Automatic Control, 46(11), 1755-1759. doi:10.1109/9.964685 es_ES
dc.description.references Calafiore, G. C., Dabbene, F., & Tempo, R. (2011). Research on probabilistic methods for control system design. Automatica, 47(7), 1279-1293. doi:10.1016/j.automatica.2011.02.029 es_ES
dc.description.references Feron, E., Apkarian, P., & Gahinet, P. (1996). Analysis and synthesis of robust control systems via parameter-dependent Lyapunov functions. IEEE Transactions on Automatic Control, 41(7), 1041-1046. doi:10.1109/9.508913 es_ES
dc.description.references Fujisaki, Y., Dabbene, F., & Tempo, R. (2003). Probabilistic design of LPV control systems. Automatica, 39(8), 1323-1337. doi:10.1016/s0005-1098(03)00108-0 es_ES
dc.description.references Kanev, S., De Schutter, B., & Verhaegen, M. (2003). An ellipsoid algorithm for probabilistic robust controller design. Systems & Control Letters, 49(5), 365-375. doi:10.1016/s0167-6911(03)00115-4 es_ES
dc.description.references Liberzon, D., & Tempo, R. (2004). Common Lyapunov Functions and Gradient Algorithms. IEEE Transactions on Automatic Control, 49(6), 990-994. doi:10.1109/tac.2004.829632 es_ES
dc.description.references Nemirovskii, A. (1993). Several NP-hard problems arising in robust stability analysis. Mathematics of Control, Signals, and Systems, 6(2), 99-105. doi:10.1007/bf01211741 es_ES
dc.description.references Oishi, Y., December 2003. Probabilistic design of a robust state-feedback controller based on parameter-dependent Lyapunov functions. In: Proceedings of the 42nd IEEE Conference on Decision and Control. Maui, Hawaii USA, pp. 1920-1925. es_ES
dc.description.references Polyak, B. T., & Tempo, R. (2001). Probabilistic robust design with linear quadratic regulators. Systems & Control Letters, 43(5), 343-353. doi:10.1016/s0167-6911(01)00117-7 es_ES
dc.description.references Scokaert, P. O. M., Mayne, D. Q., & Rawlings, J. B. (1999). Suboptimal model predictive control (feasibility implies stability). IEEE Transactions on Automatic Control, 44(3), 648-654. doi:10.1109/9.751369 es_ES
dc.description.references Tempo, R., Calafiore, G., Dabbene, F., 2005. Randomized Algorithms for Analysis and Control of Uncertain Systems. Communications and Control Engineering Series. Springer-Verlag, London. es_ES
dc.description.references Tuan, H., Apkarian, P., Nguyen, T., dec 2001. Robust and reduced-order filtering: new lmi-based characterizations and methods. Signal Processing, IEEE Transactions on 49 (12), 2975-2984. DOI: 10.1109/78.969506. es_ES
dc.description.references Wan, Z., & Kothare, M. V. (2002). Robust output feedback model predictive control using off-line linear matrix inequalities. Journal of Process Control, 12(7), 763-774. doi:10.1016/s0959-1524(02)00003-3 es_ES
dc.description.references Zhou, K., Doyle, J., Glover, K., 1996. Robust and Optimal Control. Prentice Hall, Englewood Cliff, NJ. es_ES


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