[发明专利]基于多因素复杂控制问题的特征值非精确优化方法

说明书

技术领域

本发明属于自动化控制技术领域，具有涉及一种基于多因素复杂控制问题的特征 值非精确优化方法。

背景技术

自动化控制领域，智能控制问题涉及工业、农业以及国民生活的各个方面，在控制 过程中，因环境因素的变化而对控制参数的智能调节问题是控制人员面临的一个难题，特 别在基因扩增控制过程中，DNA环境因素影响着控制过程的参数调节，在控制过程中，需要 找到一个普遍的非精确优化方法，于是需要求解一类非精确优化问题：

minf(x)

s.tc(x)≤0，

其中f(x)，c(x)都是非光滑函数。众所周知，即便是非光滑无约束问题很难直接求 解。求解非精确优化问题的方法可简单的分为：次梯度方法、割平面方法、解析中心割平面 方法、束方法。束方法和解析中心割平面方法可认为是割平面方法的的改进版本，且更加稳 定、可靠。其中，解析中心割平面方法是基于一种给定的分离信息程序，所以在某种程度上 该方法不是基于Oralce。Lemarechal和Wolfe在1975年分别提出了求解凸优化问题的束方 法。其后，学者们设计出了一系列杰出的束方法，但是这些方法都是基于精确的函数值和次 梯度信息，也就是精确束方法。

直到2001年，Hintermuller提出了一个基于非精确次梯度信息的近迫束方法。 Kiwiel给出了一个改进的束方法，该方法同样只是基于非精确次梯度信息。以上算法都只 是针对非光滑凸问题，目前还没有求解非精确优化问题优化方法。

发明内容

为了克服现有技术的不足，提出了一种基于多因素复杂控制问题的特征值非精确 优化方法，所述方法用优化方法解决现实问题，最重要的是需要在建立数学模型和数值准 确性之间寻找平衡。需要越多的信息，往往这个模型就越难求解。因此，非精确束方法有着 更广泛的应用，且本发明的数学模型可以广泛的应用于机器人设计、反Chebyshev逼近、最 优时间控制、中心设计、滤波器设计中的信号处理、竞争决策中。

本发明的技术方案为：基于多因素复杂控制问题的特征值非精确优化方法，所述 方法用优化方法解决控制领域问题，定义函数f和c的近似割平面模型：

f^l(y)=fxk+maxi∈Llf{-e^fik+<gfyi+ρlΔik,y-xk>},]]>