Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:2508.09010

帮助 | 高级搜索

数学 > 优化与控制

arXiv:2508.09010 (math)
[提交于 2025年8月12日 (v1) ,最后修订 2025年8月13日 (此版本, v2)]

标题: 无优化快速最优控制:突变-滑行特性、单调性及在快速电池充电中的应用

标题: Optimization-Free Fast Optimal Control: Bang-Ride Property, Monotonicity, and Applications to Fast Battery Charging

Authors:Shengling Shi, Jacob Sass, Jiaen Wu, Minsu Kim, Yingjie Ma, Sungho Shin, Richard D. Braatz
摘要: 单输入快速最优控制问题,旨在尽可能快地实现最优目标,在各种现实应用中都会出现。 在快速电池充电的情况下,当使用详细的电池模型时,相关的最优控制问题会变得计算上具有挑战性。 一种最近的无启发式优化算法可以显著降低计算成本,并提供一个近似解,与实践中许多启发式输入配置一致。 这些启发式解有几个特殊性质:它们遵循一种“bang-ride”模式,始终激活一个约束并应用最大可行输入。 这项工作研究了上述性质何时出现在最优输入中,以及最终启发式输入配置何时满足必要最优性条件。 通过利用庞特里亚金最大原理(PMP),我们证明在约束切换和系统局部可控性的常规条件下,最优控制是“bang-ride”形式。 此外,在系统、目标函数和约束的限制灵敏度单调的情况下,特定类型的“bang-ride”行为,即应用最大可行输入,会出现。 这些结果为一类充电启发式方法和快速无优化算法提供了理论依据。
摘要: Single-input fast optimal control problems, which aim to achieve the optimal objective as fast as possible, occur in various real-world applications. In the case of fast battery charging, the associated optimal control problem becomes computationally challenging when detailed battery models are used. A recent heuristic optimization-free algorithm can significantly reduce the computational cost and provide an approximate solution, consistent with many heuristic input profiles in practice. These heuristic solutions have several special properties: They follow a bang-ride pattern that always activates a constraint and applies the maximum feasible input. This work investigates when the above properties arise in the optimal input, and ultimately, when the heuristic input profiles satisfy necessary optimality conditions. By exploiting Pontryagin's maximum principle (PMP), we show that the optimal control is bang-ride under regularity conditions on constraint switching and local controllability of the system. Moreover, the special type of bang-ride behavior, i.e., applying the maximum feasible input, arises under the monotonicity of the system, objective function, and restricted sensitivity of the constraints. These results provide a theoretical justification for a class of charging heuristics and the fast optimization-free algorithm.
主题: 优化与控制 (math.OC) ; 系统与控制 (eess.SY)
引用方式: arXiv:2508.09010 [math.OC]
  (或者 arXiv:2508.09010v2 [math.OC] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2508.09010
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Shengling Shi [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2025 年 8 月 12 日 15:21:57 UTC (251 KB)
[v2] 星期三, 2025 年 8 月 13 日 18:52:50 UTC (251 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
cs
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-08
切换浏览方式为:
cs.SY
eess
eess.SY
math
math.OC

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号