XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMPC
一种用于动态目标跟踪的新型MPC公式，搜索和救援机器人的面积覆盖率增加
抽象机器人越来越多地部署用于搜索和救援（SAR），以加快灾难后救出受害者的救助。这些机器人需要有效的任务计划方法，以确定时间和空间良好的轨迹，在处理不确定性的同时，将它们更快地转移到了（移动）受害者的同时。模型预测控制（MPC）是一种有效的基于优化的控制方法，用于沿着由高级控制器确定的参考轨迹引导机器人。直接通过MPC直接确定机器人的轨迹具有优化多个SAR标准的优势，同时处理约束。因此，当没有提供参考轨迹时，我们为室内SAR机器人提供了一种基于MPC的路径计划方法，该方法允许机器人系统地追逐移动的受害者。所提出的方法结合了面向目标的和面向覆盖的搜索，并通过部署基于强大的管子的MPC公式，可以系统地处理环境不确定性。此外，我们通过采用现有的疏散模型来对受害者的MPC运动进行建模。我们使用凉亭，MATLAB和ROS提出了一个案例研究，其中评估了所提出的MPC控制器的性能与四种最新方法（两种基于MPC和A*的目标方法和两种针对面积覆盖的启发式算法的方法）。结果表明，尽管对不确定性进行了强大的努力，但我们的总体方法在受害者发现，区域覆盖范围和任务时间方面总体上优于其他方法。
岛屿风电/储能混合发电厂的日前 MPC 能源管理系统
岛屿严重依赖进口能源是这些地区面临的最大问题之一。目前，主要问题与对进口化石燃料的依赖、淡水供应和废物管理有关 [1]。正因如此，可再生能源在近年来岛屿电力生产中占据了很高的渗透率。可再生风能是岛屿上最常用的能源之一。风能的多变性和不确定性给电力系统运行带来了巨大挑战，特别是对于薄弱或孤立的电网。出于这些原因，风力发电厂的电网规范规定了确保受控功率输出和辅助服务供应的要求。有必要减少由风的随机行为引起的频率波动，这会使调度更加困难，同时增加系统的运营成本 [2、3]。因此，全球范围内风力涡轮机 (WT) 的安装正在大规模增长。由于风速的变化，风力发电系统的功率输出是间歇性的。因此，违反日前竞标的处罚将不可避免。这些问题在瓜德罗普岛等岛屿电网中被放大，应予以管理以提高电网效率，同时不影响稳定性和能源质量 [4,5]。解决这些问题的一种方法是建立混合动力发电厂 (HPP)，将风力涡轮机与生产或存储技术相结合。为了管理能源以减轻风力发电的波动，HPP 可以考虑将可再生能源与传统/可再生能源生产结合起来，例如风电-柴油混合动力系统 [6,7]、风电-热电 [8,9]、风电-水电 [10,11] 和风电-太阳能系统 [12,13]。还可以将风力发电与存储系统相结合，例如电池、燃料电池和/或储氢。通过这种方式，就可以立即向电网注入电力，并为传统发电系统提供备份[14-16]。
人工胰腺模型预测控制（MPC），具有数据驱动的多步 - 先前的血糖预测因子
我们介绍了闭环胰岛素输送算法的设计和内部评估，用于处理1型糖尿病（T1D），该糖尿病（T1D）由数据驱动的多步进血糖（BG）预测因子集成到线性时间变化（LTV）模型预测控制（MPC）框架中。我们建议通过可用数据识别葡萄糖调节系统的开环模型，而是建议将整个BG预测拟合在MPC中使用的预定义预测范围，作为过去输入 - IPUT数据的非线性函数，以及未来胰岛素控制输入的FFI NE功能的非线性函数。对于非线性部分，提出了一个长的短期内存（LSTM）网络，而对于A ffi Ne组件，选择了线性回归模型。与传统的线性MPC相比，基于从数据确定的外源性（ARX）输入模型的自动回归的传统线性MPC相比，我们评估了在三种模拟场景中提出的LSTM-MPC控制器：每天的标称案例，每天有3顿饭，每天的饮食措施是一个随机的进餐情况，与最近出版的饮食中的餐饮造成了25％的股份和25％的股份，并与25％的造成了一份，并与25％的造成了一份。此外，在所有情况下，都没有给予前喂食推注。我们的方法提供了对整个MPC控制器的未来葡萄糖浓度和良好闭环性能的准确预测。For the more challenging random meal generation scenario, the mean ± standard deviation percent time in the range 70-180 [mg / dL] was 74.99 ± 7.09 vs. 54.15 ± 14.89, the mean ± standard deviation percent time in the tighter range 70-140 [mg / dL] was 47.78 ± 8.55 vs. 34.62 ± 9.04, while the mean ± standard严重低血糖的偏差百分比百分比，即，对于我们提出的LSTM-MPC控制器和传统的ARX-MPC，<54 [mg / dl]对9.45±11.71为1.00±3.18。
MPC在头上框架没有重复及其...
CAS证书的秘密钥匙知识（即kosk证明）在应用程序和撤销阶段kemtls：没有握手签名的PQ-TLS解决方案由于无与伦比的参数，dialithium（NIST PQ
基于MPC的能源管理系统，用于PVS的托管能力和EV的客户负载，在独立的微电网中
摘要：本文通过考虑基于模型的预测控制（MPC）的能量能源管理系统，介绍了具有储能系统（ESS）的独立微电网（MG）中光伏能力（PVS）和电动汽车（EV）的改善。该系统被以MG的形式配置，包括PVS，ESS，A柴油发电机（DG）和带有EV的多个负载。DG受控以额定功率运行，MPC算法用于独立毫克，该毫克为带有电动汽车的多个负载提供了所需的能量。可以通过ESS扩展到微电网的末端节点，将EV和PV的载荷能力扩展。在这种情况下，PVS和负载可以超过柴油机的容量，并且进料器中的每个总线都符合网格所需的电压范围。数值模拟证明了所提出的算法解决托管能力的效率。
MPC在头上框架没有重复及其应用于
摘要 - 由于其有效的证明生成，因此已将MPC框架框架作为非交互式零知识知识（Nizkaok）的解决方案。但是，使用这种方法现有的大多数Nizkaok构造需要多次MPC评估才能达到可忽略不计的声音误差，从而导致证明大小和时间渐近至少λ乘以NP关系的大小。在本文中，我们提出了一种新颖的方法，以消除重复的MPC评估的需求，从而为我们称为饮食的任何NP关系提供了Nizkaok方案。相对于NP关系的电路C的大小，饮食的证明尺寸和时间仅是渐近的，但与安全参数λ无关。因此，证明大小和时间都可以大大减少。
使用 MPC 进行多代理电池存储管理 - ...
摘要 — 本文介绍了使用基于强化学习 (RL) 的模型预测控制 (MPC) 来寻找多智能体电池存储系统的最佳策略。考虑了电价的时变预测和生产需求不确定性。我们专注于优化经济目标成本，同时避免充电状态过低或过高，因为这可能会损坏电池。我们考虑了主电网提供的有界功率以及每个智能体的功率输入和状态的约束。参数化的 MPC 方案用作确定性策略梯度方法的函数近似器，RL 通过更新参数来优化闭环性能。仿真结果表明，所提出的方法能够解决约束并提供最佳策略。
MPC、MPE 和乘数：新... 的三难困境
7 前者使用实际支出反应（彩票收益）的证据，而后者使用假设调查问题的答案。Parker 和 Souleles（2019）发现，这两种得出 MPE 的方法往往会产生类似的答案。8 这种影响是持久的，因此累积 MPE 略高一些，约为 0.10。该累积数字是累积 MPC 的对应数字，据估计接近 1，例如在 Fagereng 等人（2020）的研究中。9 劳动文献中的另一个传统是将 MPE 定义为一个静态对象，用于衡量一次性意外单位支付如何在消费和劳动收入之间分配（例如 Pencavel 1986）。在我们的定义中，这些估计值对应于 MPE/（MPC + MPE）——一个比我们定义的 MPE 大得多的数字。
评估基于MPC的模仿学习对人类的自主驾驶
摘要：这项工作评估并分析了模仿学习（IL）和可区分模型预测控制（MPC）的组合，以应用类似人类的自主驾驶。我们将MPC与基于层次学习的政策相结合，并在开环和闭环中衡量其与人类驾驶特征的安全性，舒适性和相似性相关的指标。我们还展示了通过闭环训练增强开环行为克隆的价值，以进行更强大的学习，从而通过MPC使用的状态空间模型近似策略梯度。我们对巷道控制系统进行实验评估，从固定基础驾驶模拟器上收集的示范中学到的学历，并表明我们的模仿策略接近了人类驾驶风格的偏好。
柔软的空中机器人，用于碰撞弹性和接触反应式栖息
广泛的研究制定了生态驾驶策略，以使交通平稳并减少信号交叉点的能量融合和排放。这项研究的第一部分（Zhang and du，2022）为以生态驾驶（PCC-edriving）开发了一种新颖的以排为中心的控制，考虑到涉及连接和自动驾驶汽车（CAVS）和人类驱动的车辆（HDVS）的混合流动。此PCC涡流是通过混合模型预测控制（MPC）系统来数学实现的，并通过基于主动集的最佳条件分解算法（AS-OCD）解决。它生成离散的控制定律，以使排接近，根据需要将其分为子平原，然后平稳有效地通过交叉点。尽管数值实验验证了有效性，但未研究混合MPC系统和溶液算法的理论特性。因此，本研究的第二部分侧重于这些理论分析。主要是，我们首先分析并证明了MPC的顺序可行性和混合系统切换可行性，以确保混合MPC系统的控制连续性。接下来，我们考虑了CAV控制不确定性，并证明了强大的MPC控制器的输入到州稳定性。这些证据理论上确保了混合MPC系统的有效性和鲁棒性。最后，我们证明了AS-OCD算法的解决方案最优性和收敛性。它证实，AS-OCD算法可以通过线性转化性速率找到MPC优化器的全局最佳解决方案。