Konvexe Online-Optimierung für die Steuerung dynamischer Systeme

Das Projekt zielt darauf ab, das Gebiet der Online Convex Optimisation (OCO) im Zusammenhang mit der Steuerung dynamischer Systeme voranzutreiben. Ziel ist die Entwicklung und Untersuchung von OCO-basierten Kontrollverfahren, die mit allgemeinen Kostenfunktionen und Nebenbedingungen umgehen können, ohne auf restriktive Annahmen angewiesen zu sein. Diese Algorithmen werden zur direkten Steuerung dynamischer Systeme eingesetzt und mit etablierten Steuerungsstrategien wie Referenzreglern und modellprädiktiver Steuerung (MPC) kombiniert.

Das Projekt zielt auch darauf ab, das Bedauern allgemeiner MPC-Schemata im Zusammenhang mit zeitlich veränderlichen und a priori unbekannten Kostenfunktionen zu untersuchen. Das erwartete Ergebnis des Projekts ist eine effiziente und effektive Steuerung dynamischer Systeme in realen Anwendungen, insbesondere in Situationen, in denen die Kostenfunktionen a priori unbekannt und zeitlich variabel sind, was in vielen praktischen Anwendungen eine Herausforderung darstellt. Das Projekt umfasst die theoretische Analyse und die Entwicklung von Algorithmen sowie numerische Simulationen und experimentelle Validierung.