A sequentially optimal randomized algorithm for robust feasibility problems
| Autor: | Teodoro Alamo, Roberto Tempo, Daniel R. Ramirez, Amalia Luque, Eduardo F. Camacho |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería del Diseño, Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática |
| Rok vydání: | 2013 |
| Předmět: |
desigualdades lineales matriciales
Control robusto Sequence Mathematical optimization Optimization problem General Computer Science Randomized algorithms lcsh:Control engineering systems. Automatic machinery (General) Linear matrix inequalities Robust control Desigualdades lineales matriciales Factibilidad robusta Algoritmos aleatorios algoritmos aleatorios Randomized algorithm lcsh:TJ212-225 control robusto Control and Systems Engineering Robust feasibility Algorithm Robust feasibility linear matrix inequalities randomized algorithms robust control Computer Science(all) Mathematics |
| Zdroj: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia instname Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI, Vol 10, Iss 1, Pp 50-61 (2013) idUS. Depósito de Investigación de la Universidad de Sevilla |
| ISSN: | 1697-7912 |
| DOI: | 10.1016/j.riai.2012.11.005 |
| Popis: | [ES] En este trabajo (del cual se presentó una versión preliminar en Alamo et al. (2007)) se propone un algoritmo aleatorio para determinar la factibilidad robusta de un conjunto de desigualdades lineales matriciales (Linear Matrix Inequalities, LMI). El algoritmo está basado en la solución de una secuencia de problemas de optimización semidefinida sujetos a un bajo número de restricciones. Se aporta además una cota superior del número máximo de iteraciones que requiere el algoritmo para resolver el problema de factibilidad robusta. Finalmente, los resultados se ilustran mediante un ejemplo numérico. [EN] This paper proposes a randomized algorithm for feasibility of uncertain LMIs. The algorithm is based on the solution of a sequence of semidefinite optimization problems involving a reduced number of constraints. A bound of the maximum number of iterations required by the algorithm is given. Finally, the performance and behaviour of the algorithm are illustrated by means of a numerical example. Los autores agradecen la financiacion del Ministerio de Ciencia e Innovación mediante el proyecto DPI2010-21589-C05-01. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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