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实时的混合二次二次编程，用于车辆决策和运动计划 /作者= Quirynen，Rien； Safaoui，Sleiman； di cairano，Stefano /creationDate = 2024年9月4日 /受试者=控制，动态系统，优化，机器人技术< /div < /div>
摘要我们为自动驾驶的实时可行的基于组合编程的决策（MIP-DM）系统开发。使用线性车辆模型在公路对准的坐标框架中，车道变化限制，避免碰撞和运行规则可以作为混合成分不平等的配方，从而导致混合构成二次统一程序（MIQP）。提出的MIP-DM通过在每个采样瞬间求解MIQP来执行操纵选择和轨迹产生。过去认为实时求解MIQP是棘手的，但我们表明我们最近开发的求解器BB-ASIPM能够实时解决嵌入式硬件的MIP-DM问题。在各种情况下，在仿真中说明了这种方法的性能，包括合并点和交叉点，以及在dspace scalexio和microautobox-iii中的硬件式仿真。最后，我们显示了使用小型车辆的实验。
电力拍卖市场中充电站的最佳交易
摘要 - 该论文介绍了一家用于电动和氢车辆的充电站公司（Chargco）。电力盘和盘中拍卖市场的最佳交易被建模为随机混合兼具二次计划（MIQP）。我们提出了一系列的线性化和重新制定技术，以将随机MIQP重新制定为混合成员线性程序（MILP）。为建模随机性，我们利用生成的对抗网络来聚集电力市场价格。此外，还采用了随机森林和线性回归的组合来对Chargco电力与氢负荷之间的关系进行建模。最后，我们提出了一种改进的L形分解（ILSD）算法来解决我们的随机MILP。我们的ILSD算法不仅通过创新方法解决了无限性，而且还结合了温暖的开始，有效的不平等和多生成削减，从而降低了计算复杂性。数值实验说明了使用我们提出的随机MILP及其解决方案算法的Chargco交易。
综合空间任务规划与航天器设计的多学科设计优化方法
太空任务规划和航天器设计紧密耦合，需要一起考虑才能获得最佳性能；然而，这个集成优化问题会导致大规模的混合整数非线性规划 (MINLP) 问题，而该问题的求解十分具有挑战性。为了应对这一挑战，本文提出了一种新的解决该 MINLP 问题的方法，即遵循多学科设计优化 (MDO) 的理念，通过增强拉格朗日协调方法迭代求解一组耦合子问题。所提出的方法利用问题的独特结构，将其分解为一组不同类型的耦合子问题：任务规划的混合整数二次规划 (MIQP) 子问题和航天器设计的一个或多个非线性规划 (NLP) 子问题。由于可以将专门的 MIQP 或 NLP 求解器应用于每个子问题，因此所提出的方法可以有效地解决原本难以解决的集成 MINLP 问题。还提出了一种自动有效的方法来寻找这种迭代方法的初始解，这样就可以在不需要用户定义的初始猜测的情况下进行优化。在演示案例研究中，使用子系统级参数化航天器设计模型优化了载人月球探测任务序列。与最先进的方法相比，即使没有并行化，所提出的公式也可以在更短的计算时间内获得更好的解决方案。对于更大的问题，所提出的解决方法也可以轻松并行化，因此有望进一步发挥优势和可扩展性。
应用能源 - UTS 的 OPUS
可再生能源发电的间歇性和波动的需求对微电网运营提出了持续的挑战。作为回应，利益相关者和运营商已转向将地理上相邻的微电网集群作为解决方案。在此背景下，本文介绍了一种用于微电网集群的新型两层能源管理策略，利用需求侧灵活性和共享电池储能 (SBES) 的功能来最大限度地降低运营成本和排放，同时确保各个微电网内的旋转备用以防止负荷削减。在下层，所提出的方法设计了最佳的日前运营策略，而上层则采用合作策略来进一步优化整个集群的运营效率。能源管理问题被准确地表述为混合整数二次规划 (MIQP) 优化，其中在问题的约束中包含了线性项。该公式考虑了与 SBES 相关的运营成本，包括充电/放电费用和运营状态变化 (CiOS)。澳大利亚三个微电网集群的真实案例研究验证了这种方法的有效性。结果表明，与传统微电网管理策略相比，基准情景下的运营成本降低了 6.96%。敏感性分析进一步证明了不同 SBES 容量和灵活定价的经济效益，节省幅度从 6.5% 到 8.1% 不等。所提出的策略还可减少高达 11.6% 的二氧化碳排放量，同时提高系统可靠性。该策略有望融入可再生能源渗透率高的分布式能源系统和集群本地电网，通过提高能源效率和减少排放为公用事业运营商和最终用户带来显著优势。