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鲁棒模型预测控制(RMPC)是一种设计不确定系统控制器的有效方法,在这种不确定系统中,每个可能的扰动实现都必须满足状态和输入约束。然而,在某些情况下,由于需要防止低概率异常值,这一要求可能会显著降低控制器的整体性能。随机模型预测控制(SMPC)是对RMPC的一种放松,通过机会约束对约束进行概率解释,允许(小)违反约束的概率。不幸的是,机会约束控制问题通常是困难的,必须经常被近似。在我们的工作中,我们注重抽样-基于近似方法求解这类问题,推导了线性和非线性问题的有效样本量-线性SMPC问题。该方法在建筑..
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