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Performance Guarantees for Multiobjective Model Predictive Control

URN zum Zitieren dieses Dokuments: urn:nbn:de:bvb:703-epub-3241-6

Titelangaben

Grüne, Lars ; Stieler, Marleen:
Performance Guarantees for Multiobjective Model Predictive Control.
Bayreuth , 2017 . - 7 S.

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Available under License Deutsches Urheberrechtsgesetz .

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Angaben zu Projekten

Projekttitel:
Offizieller ProjekttitelProjekt-ID
DFG-Project "Performance Analysis for Distributed and Multiobjective Model Predictive Control"GR 1569/13-1

Projektfinanzierung: Deutsche Forschungsgemeinschaft

Abstract

We consider model predictive control with terminal conditions for discrete-time multiobjective optimal control problems for classical and economic stage costs. In this paper it is demonstrated that choosing an appropriate solution to the multiobjective optimization problem in each step of the MPC algorithm yields a near Pareto-optimal infinite-horizon performance of the MPC feedback for each cost criterion.

Weitere Angaben

Publikationsform: Preprint, Postprint, Working paper, Diskussionspapier
Keywords: Predictive control for nonlinear systems; Cooperative control; Optimization
Themengebiete aus DDC: 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 510 Mathematik
Institutionen der Universität: Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut > Lehrstuhl Mathematik V (Angewandte Mathematik) > Lehrstuhl Mathematik V (Angewandte Mathematik) - Univ.-Prof. Dr. Lars Grüne
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut > Professur Angewandte Mathematik (Angewandte Mathematik)
Profilfelder > Advanced Fields > Nichtlineare Dynamik
Fakultäten
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut > Lehrstuhl Mathematik V (Angewandte Mathematik)
Profilfelder
Profilfelder > Advanced Fields
Sprache: Englisch
Titel an der UBT entstanden: Ja
URN: urn:nbn:de:bvb:703-epub-3241-6
Eingestellt am: 14 Mrz 2017 06:30
Letzte Änderung: 14 Mrz 2017 06:30
URI: https://epub.uni-bayreuth.de/id/eprint/3241