Cooperative nonlinear distributed model predictive control with dissimilar control horizons

📄 arXiv: 2410.10428v1 📥 PDF

作者: Paula Chanfreut, José M. Maestre, Quanyan Zhu, W. P. M. H. Heemels

分类: eess.SY

发布日期: 2024-10-14

备注: 6 pages

💡 一句话要点

提出一种非线性分布式模型预测控制算法，允许不同控制时域，适用于计算能力各异的协同Agent。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 分布式模型预测控制 非线性控制 协同控制 多Agent系统 异构控制时域

📋 核心要点

  1. 现有DMPC方案通常限制Agent具有相同的控制时域，无法适应计算能力和目标各异的协同Agent。
  2. 该论文提出一种新的非线性DMPC算法，允许Agent拥有不同且时变的控制时域，提升了控制的灵活性。
  3. 数值实验表明，该方法在减少优化变量数量的同时，能够有效逼近传统DMPC的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种非线性分布式模型预测控制（DMPC）算法，该算法允许Agent之间存在不同且时变的控制时域，从而解决了当前DMPC方案中的一个常见限制。我们考虑了具有不同计算能力和操作目标的协同Agent，每个Agent都愿意在每个时间步管理不同数量的优化变量。证明了所提出算法的递归可行性和最优成本的非递增演化。通过对具有三个Agent的系统进行数值模拟，我们表明我们的方法有效地逼近了传统DMPC的性能，同时减少了需要优化的变量数量。这一进展为包括电力系统和交通管理在内的各种应用中，更分散但协调的控制策略铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：现有的分布式模型预测控制（DMPC）算法通常要求所有Agent具有相同的控制时域长度，这在实际应用中存在局限性。例如，不同的Agent可能具有不同的计算资源、通信带宽或任务优先级，因此需要不同长度的控制时域。此外，某些Agent可能需要根据环境变化动态调整其控制时域长度。现有方法难以有效处理这些情况，导致控制性能下降或系统不稳定。

核心思路：本文的核心思路是允许DMPC算法中的Agent拥有不同且时变的控制时域。每个Agent可以根据自身的计算能力、通信状况和任务需求，独立选择其控制时域长度。为了保证系统的稳定性和性能，需要设计合适的协调机制，使得Agent之间能够有效地协同控制，即使它们的控制时域不同。

技术框架：该算法的整体框架如下：1) 每个Agent根据自身状态和目标，以及其他Agent的预测信息，独立构建其局部优化问题。2) 各个Agent的优化问题通过约束条件进行耦合，以实现协同控制。3) 使用分布式优化算法求解各个Agent的局部优化问题，得到各自的控制策略。4) Agent执行控制策略，并将相关信息传递给其他Agent。5) 在下一个时间步，重复上述过程。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种新的DMPC算法，该算法允许Agent拥有不同且时变的控制时域。与现有方法相比，该算法具有更高的灵活性和适应性，能够更好地处理实际应用中Agent之间异构性的问题。此外，论文还证明了该算法的递归可行性和最优成本的非递增演化，保证了算法的稳定性和性能。

关键设计：该算法的关键设计包括：1) 使用非线性模型预测控制框架，能够处理复杂的非线性系统。2) 设计合适的约束条件，以保证Agent之间的协同控制。3) 使用分布式优化算法，能够高效地求解各个Agent的局部优化问题。4) 采用滚动时域优化策略，能够适应环境变化和不确定性。具体的参数设置和损失函数需要根据具体的应用场景进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

通过数值模拟，论文验证了所提出的DMPC算法的有效性。实验结果表明，该算法能够在减少优化变量数量的同时，有效地逼近传统DMPC的性能。具体来说，在具有三个Agent的系统中，该算法能够在保证系统稳定性的前提下，显著降低每个Agent需要优化的变量数量，从而降低计算负担和通信开销。性能逼近程度未知，原文未给出具体数据。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种需要协同控制的场景，例如电力系统、交通管理、机器人集群等。在电力系统中，不同的发电机组和负荷可以被视为不同的Agent，通过DMPC算法实现电力系统的稳定运行和优化调度。在交通管理中，不同的车辆可以被视为不同的Agent，通过DMPC算法实现交通流量的优化和拥堵的缓解。在机器人集群中，不同的机器人可以被视为不同的Agent，通过DMPC算法实现协同任务的完成。

📄 摘要（原文）

In this paper, we introduce a nonlinear distributed model predictive control (DMPC) algorithm, which allows for dissimilar and time-varying control horizons among agents, thereby addressing a common limitation in current DMPC schemes. We consider cooperative agents with varying computational capabilities and operational objectives, each willing to manage varying numbers of optimization variables at each time step. Recursive feasibility and a non-increasing evolution of the optimal cost are proven for the proposed algorithm. Through numerical simulations on systems with three agents, we show that our approach effectively approximates the performance of traditional DMPC, while reducing the number of variables to be optimized. This advancement paves the way for a more decentralized yet coordinated control strategy in various applications, including power systems and traffic management.