Development of a parameterization method for solving optimal control problems and development of a software package concept

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

An analysis of existing approaches to the development of software solutions designed to solve optimal control problems is carried out, and a conclusion is drawn about the need to develop specialized numerical software systems. As a numerical method for solving optimal control problems, a parameterization method is proposed, which allows, on the basis of a unified approach, to solve optimal control problems with point or distributed delay and without delay as well. The method describes a scheme for representing a control action in the form of a generalized spline with moving nodes and subsequent reduction of the original optimal control problem with or without delay to a nonlinear programming problem with respect to the spline parameters and temporary nodes. For stated nonlinear programming problem, algorithms for calculating the first and second order derivatives of the objective function are presented. These algorithms make it possible to calculate derivatives based on solving Cauchy problems for direct and adjoint systems. This approach differs from the standard method of calculation based on difference approximation and can significantly reduce the overall amount of calculations. Based on the specifics of the parameterization method, a concept for developing a software package is proposed, and the main provisions of the development are derived. Thus, the software package offers independence in the implementation of methods for solving nonlinear programming problems and discrete schemes for solving Cauchy problems. It also offers a unified (independent of the type of optimal control problem) approach to control parameterization. The results of computational experiments carried out using the parameterization method are also presented. These results confirm the effectiveness of using a unified approach while solving of optimal control problems with point delay, distributed delay, and with no delay.

About the authors

Igor V. Lutoshkin

Ulyanovsk State University

Author for correspondence.
Email: lutoshkiniv@ulsu.ru
ORCID iD: 0000-0002-4108-7646

Ph.D. in Phys. and Math., Head of the Department of Digital Economics

Russian Federation, Ulyanovsk

Artem G. Chekmarev

Ulyanovsk State University

Email: armind@mail.ru
ORCID iD: 0009-0006-5376-9421

Postgraduate Student

Russian Federation, Ulyanovsk

References

  1. S. A. Fedoseev, D. L. Gorbunov, “An algorithm for optimal control of a closed labor market system at a given time interval”, Bulletin of the South Ural State University. Ser. Computer Technologies, Automatic Control, Radio Electronics, 24:1 (2024), 96–105. DOI: https://doi.org/10.14529/ctcr240109 (In Russ.).
  2. O. N. Korsun, A. V. Stulovskii, “Direct method for forming the optimal open loop control of aerial vehicles”, Journal of Computer and Systems Sciences International, 58:2 (2019), 229–243.
  3. I. V. Lutoshkin, M. S. Rybina, “Optimal solution in the model of control over an economic system in the condition of a mass disease”, Izvestiya of Saratov University. Mathematics. Mechanics. Informatics, 23:2 (2023), 264–273. DOI: https://doi.org/10.18500/1816-9791-2023-23-2-264-273 (In Russ.).
  4. P. Eichmeir, K. Nachbagauer, T. Laub, K. Sherif, W. Steiner, “Time-optimal control of dynamic systems regarding final constraints”, Journal of Computational and Nonlinear Dynamics, 16:3 (2021), 12. DOI: https://doi.org/10.1115/1.404933476.
  5. F. Biral, E. Bertolazzi, P. Bosetti, “Notes on numerical methods for solving optimal control problems”, IEEJ Journal of Industry Applications. J-STAGE, 5:2 (2016), 154–166. DOI: https://doi.org/10.1541/ieejjia.5.154.
  6. A. Y. Gornov, “Classification of problems arising in numerical studies of the optimal control problems”, Computational Technologies, 13:S1 (2008), 17–26 (In Russ.).
  7. H. S. Rodrigues, M. T. T. Monteiro, D. F. M. Torres, “Optimal control and numerical software: an overview”, Syst. Theory Perspect. Appl. Dev., 2014, 93–110.
  8. S. Ozana, T. Docekal, J. Nemcik, F. Krupa, J. Mozaryn, “A comparative survey of software computational tools in the field of optimal control”, 23rd International Conference on Process Control (PC), 2021. DOI: https://doi.org/10.1109/PC52310.2021.9447510.
  9. A. V. Rao, “Trajectory optimization: a survey”, Optimization and optimal control in automotive systems, 2014, 3–21. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-05371-4_1.
  10. P. S. Sorokovikov, A.Yu. Gornov, “MEOPT software package for solving non-convex problems of parametric identification”, Information and Mathematical Technologies in Science and Management, 2022, no. 2, 53–60. DOI: https://doi.org/10.38028/ESI.2022.26.2.005 (In Russ.).
  11. V. K. Gorbunov, “[Parameterization method for optimal control problems]”, Computational Mathematics and Mathematical Physics, 19:2 (1979), 292–303 (In Russ.).
  12. I. V. Lutoshkin, “The parameterization method for optimizing the systems which have integro-differential equations”, Bulletin of Irkutsk State University, Series Mathematics, 4:1 (2011), 44–56 (In Russ.).
  13. V. K. Gorbunov, I. V. Lutoshkin, “Development and experience of using the parameterization method in singular problems of dynamic optimization”, Journal of Computer and Systems Sciences International, 43:5 (2004), 725–742.
  14. I. V. Lutoshkin, Dynamic models of economic systems and methods of their analysis, UlSU Publ., Ulyanovsk, 2024 (In Russ.), 188 p.
  15. V. G. Antonik, V. A. Srochko, “The projection method in linear-quadratic problems of optimal control jour computational mathematics and mathematical physics”, 38:4 (1998), 564–572 (In Russ.).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2024 Лутошкин И.V., Чекмарев А.G.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».