Resumen

Los métodos pseudoespectrales (MP) para resolver problemas generales de control óptimo (PCO) atraen cada vez más investigación y aplicaciones en ingeniería. Es un reto mejorar la tasa de convergencia, la precisión de la solución y la aplicabilidad de los MP, especialmente para problemas no suaves. Los PMs adaptativos existentes consideran sólo un criterio heurístico, que no puede producir un rendimiento satisfactorio en muchos casos. En este artículo, proponemos un método novedoso que integra multicriterios en los PM adaptativos a CV, con el fin de mejorar aún más el rendimiento. Para ello, primero diseñamos un marco de resolución OCP de PM adaptativo a CV. A continuación, diseñamos una estrategia multicriterio adaptativa a la CV que introduce el conocimiento previo, el error intermedio y la curvatura como criterios útiles para el refinamiento adaptativo. Por último, presentamos un procedimiento iterativo para resolver OCP no lineales generales. Los resultados de dos ejemplos muestran que nuestro método supera significativamente a sus competidores en la tasa de convergencia y la precisión de la solución. El método es práctico y eficaz para la resolución directa de diversos OCP en una amplia gama de ingeniería.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:pm adaptativo, tasa de convergencia, precisión de la solución, problemas generales de control óptimo, ocps no lineales generales, pms, ingeniería, método, multicriterio, métodos pseudoespectrales
• Keywords:adaptive pm, convergence rate, solution accuracy, general optimal control problems, general nonlinear ocps, pms, engineering, method, multicriterion, pseudospectral methods