【摘 要】
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动态优化策略广泛应用于很多领域,包括基于微分方程模型的最优控制问题求解等等. 这类问题在离散后,得到大规模、复杂的非线性优化问题.现在的优化方法采用传统收敛准则,往往
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动态优化策略广泛应用于很多领域,包括基于微分方程模型的最优控制问题求解等等. 这类问题在离散后,得到大规模、复杂的非线性优化问题.现在的优化方法采用传统收敛准则,往往收敛速度缓慢甚至最终收敛失败,无法及时得到可靠的数值解.本文针对联立法离散后的问题,采用一种基于降精度求解准则(reduced precision solution criterion,RPSC)的序列2次规划方法(sequcntial quadratic programming,SQP)进行求解.RPSC定义了一系列指标,用于判断继续迭代是否能够有效改善解值,是否可以终止求解进程.仿真实验结果表明,该收敛准则与传统收敛准则相比,能够及时终止求解过程,同时返回较好的数值解.此外,收敛阈值可以根据用户的实际需要设定,在得到满足要求的估计值时及时终止求解进程.
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