Numerische Methoden für Ellipsoid-basierte und baumstrukturierte Optimierungsproblemformulierungen in der robusten modellprädiktiven Regelung

• Antragsteller: Professor Dr. Moritz Diehl
• Fachliche Zuordnung: Automatisierungstechnik, Mechatronik, Regelungssysteme, Intelligente Technische Systeme, Robotik
• Förderung: Förderung von 2019 bis 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 424107692

Dieser Projektvorschlag, der Teil eines gemeinsamen Paketantrags der Universitäten ALU Freiburg, RWTH Aachen, TU Berlin und TU Dortmund ist, betrifft effiziente numerische Methoden für die robuste modellprädiktive Regelung (MPC).Das Hauptziel besteht darin, neue numerische Optimieriungsmethoden für Szenarienbaum-basierte und auf Ellipsoid-Propagation basierende robuste MPC-Methoden zu entwickeln und diese Methoden in effizienter und paralleler Open-Source-Software zu implementieren.Die Arbeit kann auf vorhandenen, im Team entwickelten MPC Methoden und Softwarebibliotheken aufbauen, die im Projekt um neue Algorithmen für robuste Formulierungen erweitert werden sollen, die die speziellen Strukturen dieser Probleme und die spezifischen Möglichkeiten zur Parallelisierung ausnutzen. Ein wichtiger Teil des Projekts ist das Koordinieren des Gesamtpaketantrages und das Sammeln und exakte mathematische Formulieren von Modellen realer Anwendungen der robusten MPC, und das simulative Testen und Evaluieren der neuen numerischen Methoden anhand dieser Modelle.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen