کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
696146 | 890324 | 2013 | 5 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Accelerated gradient methods and dual decomposition in distributed model predictive control
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
کنترل و سیستم های مهندسی
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
We propose a distributed optimization algorithm for mixed L1/L2L1/L2-norm optimization based on accelerated gradient methods using dual decomposition. The algorithm achieves convergence rate O(1k2), where kk is the iteration number, which significantly improves the convergence rates of existing duality-based distributed optimization algorithms that achieve O(1k). The performance of the developed algorithm is evaluated on randomly generated optimization problems arising in distributed model predictive control (DMPC). The evaluation shows that, when the problem data is sparse and large-scale, our algorithm can outperform current state-of-the-art optimization software CPLEX and MOSEK.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Automatica - Volume 49, Issue 3, March 2013, Pages 829–833
Journal: Automatica - Volume 49, Issue 3, March 2013, Pages 829–833
نویسندگان
Pontus Giselsson, Minh Dang Doan, Tamás Keviczky, Bart De Schutter, Anders Rantzer,