Speaker：赵欣苑教授，北京工业大学
Inviter：丁超副研究员
Title：数据驱动的模型预测控制问题及其优化器
Language：Chinese
Time & Venue：2024.05.08 10:00-11:00 思源楼615
Abstract：为解决金融、控制和机器学习中产生的数据驱动的模型预测控制(MPC)问题，提出了一种高效的邻近交替方向乘子法，并开发了相应优化求解软件。首先，基于对MPC 问题数据采集，利用轻量级深度学习网络训练出控制系统的参数，设计了条件反馈控制机制来滚动更新MPC问题，提高预测模型的精准度。其次，对于MPC所产生的二次规划问题，运用邻近交替方向乘子法的分裂思想来降低子问题的求解规模，减少了求解时间；通过设计算法相关参数的自适应调节机制，使得算法更加鲁棒。最后，利用C语言开发了相应的优化器，并支持跨平台的使用。数值实验结果说明在模型预测控制问题上比同类问题的国际主流开源优化器更稳定更高效。