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Dynamic programming, optimal control and model predictive control

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Grüne, Lars:
Dynamic programming, optimal control and model predictive control.
Bayreuth , 2017 . - 24 S.

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Projektfinanzierung: Deutsche Forschungsgemeinschaft

Abstract

We give a survey of recent results on approximate optimality and stability of closed loop trajectories generated by model predictive control (MPC). Both stabilizing and economic MPC are considered and both schemes with and without terminal conditions are analyzed. A particular focus of the chapter is to highlight the role dynamic programming plays in this analysis. As we will see, dynamic programming arguments are ubiquitous in the analysis of MPC schemes.

Weitere Angaben

Publikationsform: Preprint, Postprint
Keywords: model predictive control; dynamic programming; stability; near optimality; economic MPC
Institutionen der Universität: Fakultäten
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut > Lehrstuhl Mathematik V (Angewandte Mathematik)
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut > Lehrstuhl Mathematik V (Angewandte Mathematik) > Lehrstuhl Mathematik V (Angewandte Mathematik) - Univ.-Prof. Dr. Lars Grüne
Profilfelder
Profilfelder > Advanced Fields
Profilfelder > Advanced Fields > Nichtlineare Dynamik
Forschungseinrichtungen > Forschungszentren > Forschungszentrum für Modellbildung und Simulation (MODUS)
Forschungseinrichtungen
Forschungseinrichtungen > Forschungszentren
Titel an der UBT entstanden: Ja
Themengebiete aus DDC: 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 510 Mathematik
Eingestellt am: 07 Okt 2017 21:00
Letzte Änderung: 06 Sep 2018 06:12
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/39962

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