Автоматика и телемеханика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Автомат. и телемех.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Автомат. и телемех., 2013, выпуск 9, страницы 3–19 (Mi at6095)  

Эта публикация цитируется в 29 научных статьях (всего в 29 статьях)

Нелинейные системы

Методы липшицевой глобальной оптимизации в задачах управления

Д. Е. Квасовab, Я. Д. Сергеевab

a Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского
b Калабрийский университет, Ренде, Италия

Аннотация: Многие задачи управления сопряжены с поиском глобального экстремума в пространстве состояний или параметров исследуемой системы, что приводит к необходимости использования эффективных методов глобальной конечномерной оптимизации. В качестве таковых могут быть применены разработанные авторами геометрические алгоритмы липшицевой глобальной оптимизации. Представлен их краткий обзор и проведено сравнение с некоторыми часто используемыми в инженерной практике алгоритмами глобального поиска. Численные эксперименты выполнены на нескольких известных примерах прикладных многоэкстремальных задач.

Полный текст: PDF файл (699 kB)
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Англоязычная версия:
Automation and Remote Control, 2013, 74:9, 1435–1448

Реферативные базы данных:

Тип публикации: Статья
Статья представлена к публикации членом редколлегии: В. И. Гурман

Поступила в редакцию: 23.01.2013

Образец цитирования: Д. Е. Квасов, Я. Д. Сергеев, “Методы липшицевой глобальной оптимизации в задачах управления”, Автомат. и телемех., 2013, № 9, 3–19; Autom. Remote Control, 74:9 (2013), 1435–1448

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{KvaSer13}
\by Д.~Е.~Квасов, Я.~Д.~Сергеев
\paper Методы липшицевой глобальной оптимизации в~задачах управления
\jour Автомат. и телемех.
\yr 2013
\issue 9
\pages 3--19
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/at6095}
\transl
\jour Autom. Remote Control
\yr 2013
\vol 74
\issue 9
\pages 1435--1448
\crossref{https://doi.org/10.1134/S0005117913090014}
\isi{http://gateway.isiknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=PARTNER_APP&SrcAuth=LinksAMR&DestLinkType=FullRecord&DestApp=ALL_WOS&KeyUT=000324326800001}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-84884824638}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/at6095
  • http://mi.mathnet.ru/rus/at/y2013/i9/p3

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles

    Эта публикация цитируется в следующих статьяx:
    1. Sergeyev Ya.D., Candelieri A., Kvasov D.E., Perego R., “Safe Global Optimization of Expensive Noisy Black-Box Functions in the Delta-Lipschitz Framework”, Soft Comput.  crossref  isi
    2. Yu. G. Evtushenko, M. A. Posypkin, “Effective hull of a set and its approximation”, Dokl. Math.; 2014, no. 3, 791–794  crossref  mathscinet  zmath  isi  elib  scopus
    3. R. Paulavicius, Ya. D. Sergeyev, D. E. Kvasov, J. Zilinskas, “Globally-biased disimpl algorithm for expensive global optimization”, J. Glob. Optim., 59:2-3, SI (2014), 545–567  crossref  mathscinet  zmath  isi  elib  scopus
    4. D. Lera, Ya. D. Sergeyev, “Deterministic global optimization using space-filling curves and multiple estimates of lipschitz and holder constants”, Commun. Nonlinear Sci. Numer. Simul., 23:1-3 (2015), 328–342  crossref  mathscinet  zmath  isi  elib  scopus
    5. M. Shams, E. Rashedi, A. Hakimi, “Clustered-gravitational search algorithm and its application in parameter optimization of a low noise amplifier”, Appl. Math. Comput., 258 (2015), 436–453  crossref  mathscinet  zmath  isi  elib  scopus
    6. Ya. D. Sergeyev, M. S. Mukhametzhanov, D. E. Kvasov, D. Lera, “Derivative-free local tuning and local improvement techniques embedded in the univariate global optimization”, J. Optim. Theory Appl., 171:1 (2016), 186–208  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus
    7. E. Baeyens, A. Herreros, J. R. Peran, “A direct search algorithm for global optimization”, Algorithms, 9:2 (2016), 40  crossref  mathscinet  isi  scopus
    8. Ya. D. Sergeyev, D. E. Kvasov, M. S. Mukhametzhanov, “On the least-squares fitting of data by sinusoids”, Advances in Stochastic and Deterministic Global Optimization, Springer Optimization and Its Applications, 107, eds. P. Pardalos, A. Zhigljavsky, J. Zilinskas, Springler, 2016, 209–226  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus
    9. D. Lera, Ya. Sergeyev, “Remarks on global optimization using space-filling curves”, Numerical computations: theory and algorithms (NUMTA-2016), AIP Conf. Proc., 1776, eds. Y. Sergeyev, D. Kvasov, F. DellAccio, M. Mukhametzhanov, Amer. Inst. Phys., 2016, UNSP 060010  crossref  isi  scopus
    10. Zh. Jin, D. Y. Gao, “On modeling and global solutions for d.c. optimization problems by canonical duality theory”, Appl. Math. Comput., 296 (2017), 168–181  crossref  mathscinet  isi  elib  scopus
    11. J. W. Gillard, D. E. Kvasov, “Lipschitz optimization methods for fitting a sum of damped sinusoids to a series of observations”, Stat. Interface, 10:1 (2017), 59–70  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus
    12. Ya. D. Sergeyev, D. E. Kvasov, M. S. Mukhametzhanov, “Operational zones for comparing metaheuristic and deterministic one-dimensional global optimization algorithms”, Math. Comput. Simul., 141:SI (2017), 96–109  crossref  mathscinet  isi  scopus
    13. R. Paulavicius, L. Chiter, J. Zilinskas, “Global optimization based on bisection of rectangles, function values at diagonals, and a set of Lipschitz constants”, J. Glob. Optim., 71:1, SI (2018), 5–20  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus
    14. D. Lera, Ya. D. Sergeyev, “Gosh: derivative-free global optimization using multi-dimensional space-filling curves”, J. Glob. Optim., 71:1, SI (2018), 193–211  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus
    15. D. E. Kvasov, M. S. Mukhametzhanov, “Metaheuristic vs. Deterministic global optimization algorithms: the univariate case”, Appl. Math. Comput., 318 (2018), 245–259  crossref  mathscinet  isi  scopus
    16. V. Grishagin, R. Israfilov, Ya. Sergeyev, “Convergence conditions and numerical comparison of global optimization methods based on dimensionality reduction schemes”, Appl. Math. Comput., 318 (2018), 270–280  crossref  mathscinet  isi  scopus
    17. Sun Zh., Dawande M., Janakiraman G., Mookerjee V., “Data-Driven Decisions For Problems With An Unspecified Objective Function”, INFORMS J. Comput., 31:1 (2019), 2–20  crossref  isi  scopus
    18. Apinantanakon W., Pattanakitsiri S., Uttamaphant P., “The Cooperation of Candidate Solutions Vortex Search For Numerical Function Optimization”, Recent Advances in Information and Communication Technology 2018, Advances in Intelligent Systems and Computing, 769, eds. Unger H., Sodsee S., Meesad P., Springer International Publishing Ag, 2019, 135–144  crossref  isi  scopus
    19. Chao K.-H., Hsieh Ch.-Ch., “Photovoltaic Module Array Global Maximum Power Tracking Combined With Artificial Bee Colony and Particle Swarm Optimization Algorithm”, Electronics, 8:6 (2019), 603  crossref  isi
    20. Caraffini F., Kononova A.V., “Structural Bias in Differential Evolution: a Preliminary Study”, AIP Conference Proceedings, 2070, eds. Emmerich M., Deutz A., Hille S., Sergeyev Y., Amer Inst Physics, 2019, 020005  crossref  isi
    21. Kumar A. Jain T., “Computation of Linear Quadratic Regulator Using Krotov Sufficient Conditions”, 2019 Fifth Indian Control Conference (Icc), IEEE, 2019, 365–370  isi
    22. Kumar A. Jain T., “Linear Quadratic Optimal Control Design: a Novel Approach Based on Krotov Conditions”, Math. Probl. Eng., 2019 (2019), 9490512  crossref  mathscinet  isi
    23. Schmidt M., Sirvent M., Wollner W., “A Decomposition Method For Minlps With Lipschitz Continuous Nonlinearities”, Math. Program., 178:1-2 (2019), 449–483  crossref  mathscinet  isi
    24. Р. Г. Стронгин, В. П. Гергель, К. А. Баркалов, “Адаптивная глобальная оптимизация на основе блочно-рекурсивной схемы редукции размерности”, Автомат. и телемех., 2020, № 8, 136–148  mathnet  crossref  elib; R. G. Strongin, V. P. Gergel', K. A. Barkalov, “Adaptive global optimization based on a block-recursive dimensionality reduction scheme”, Autom. Remote Control, 81:8 (2020), 1475–1485  crossref  isi  elib
    25. Kodnyanko V.A., “Two Algorithms For Global Optimization of One-Variable Functions Based on the Smallest Estimate Distances Between Extremes and Their Number”, Radio Electron. Comput. Sci. Control, 2020, no. 2, 36–43  crossref  isi
    26. Paulavicius R., Sergeyev Ya.D., Kvasov D.E., Zilinskas J., “Globally-Biased Birect Algorithm With Local Accelerators For Expensive Global Optimization”, Expert Syst. Appl., 144 (2020), 113052  crossref  isi  scopus
    27. Kumar A. Jain T., “Some Insights on Synthesizing Optimal Linear Quadratic Controllers Using Krotov Sufficient Conditions”, IEEE Control Syst. Lett., 4:2 (2020), 486–491  crossref  mathscinet  isi  scopus
    28. Sergeyev Ya.D., Nasso M.Ch., Mukhametzhanov M.S., Kvasov D.E., “Novel Local Tuning Techniques For Speeding Up One-Dimensional Algorithms in Expensive Global Optimization Using Lipschitz Derivatives”, J. Comput. Appl. Math., 383 (2021), 113134  crossref  mathscinet  isi  scopus
    29. Lera D., Posypkin M., Sergeyev Ya.D., “Space-Filling Curves For Numerical Approximation and Visualization of Solutions to Systems of Nonlinear Inequalities With Applications in Robotics”, Appl. Math. Comput., 390 (2021), 125660  crossref  mathscinet  isi
  • Автоматика и телемеханика
    Просмотров:
    Эта страница:522
    Полный текст:167
    Литература:67
    Первая стр.:53
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2021