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J-GLOBAL ID：202202290420049396   整理番号：22A0959347

交互最適化を用いた大規模フリーウェイネットワークのための分散MPC【JST・京大機械翻訳】

Distributed MPC for Large Freeway Networks Using Alternating Optimization

著者 (3件)： Todorovic Ugljesa (Delft Center for Systems and Control, Delft University of Technology, Delft, The Netherlands) ,  Frejo Jose Ramon D. (Department of Systems Engineering and Automation, University of Seville, Seville, Spain) ,  De Schutter Bart (Delft Center for Systems and Control, Delft University of Technology, Delft, The Netherlands)
資料名： IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems  (IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)
巻： 23  号： 3  ページ： 1875-1884  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1272A  ISSN： 1524-9050  CODEN： ITISFG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モデル予測制御(MPC)フレームワークは,可変速度制限(VSLs)とRamp Metering(RM)設備の制御に大きな可能性を示した。しかし,大きなフリーウェイネットワークへの実装は,依然として困難である。1つの主な理由は,VSLを離散決定変数と考えることによって,非常に難しい混合整数非線形プログラミング(MINLP)最適化問題を,あらゆる制御装置サンプリング間隔の中で解決しなければならないことである。その結果,多くの関連論文は,VSLを連続変数と考えることによって,MINLP問題を緩和した。本論文では,離散VSLの協調制御のための2つの新しいMPCアルゴリズムと,この緩和をしない連続RM速度を提案した。提案したアルゴリズムは,MINLP最適化問題を緩和するために,分散制御アーキテクチャと交互最適化方式を使用するが,離散変数としてVSLをまだ考慮し,従って,計算量とシステム性能の間のトレードオフを提供する。提案アルゴリズムの性能を事例研究で評価した。事例研究は,VSLを分散アーキテクチャで連続変数に緩和することは,著しい性能損失をもたらすことを示す。さらに,両提案アルゴリズムは,従来の集中手法よりも計算量が低く,その結果,サンプリング間隔内で全ての最適化問題を解くように管理する。さらに,提案アルゴリズムの1つは,集中手法の最適性能と著しく類似したシステム性能を持つ。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *最適化 ,  非線形計画法 ,  最適化問題 ,  制御装置 ,  *ネットワーク ,  *高速道路 ,  計算量 ,  事例研究
準シソーラス用語： 混合整数非線形計画法 ,  モデル予測制御 ,  システム性能 ,  決定変数 ,  連続変数 ,  分散アーキテクチャ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 最適化 ,  大規模 ,  フリーウェイ ,  MPC