具有混合约束的非光滑双层最优控制理论和算法

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11671335
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    48.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0405.连续优化
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Bilevel optimal control models have been widely used in diverse fields such as supply chain management, logistics engineering, etc., especially in the conflicts and coordination issues of hierarchical dynamical systems. It is very challenging to solve bilevel optimal control problems. This is because the bilevel optimal control problems related to intersect different branches of mathematics including the optimal control theory, nonsmooth analysis theory, and bilevel programming theory. Theoretical studies of bilevel optimal control problems is just getting started, and even many fundamental problems in this research field have not yet been solved satisfactorily. In this study, we are going to investigate a class of nonsmooth nonconvex bilevel optimal control problems with mixed constraints. We plan to investigate the fundamental properties and necessary optimality conditions for these problems, propose algorithms for solving such problems, and conduct numerical simulations. In this project, the first step is to find the necessary optimality conditions and the optimization algorithms for bilevel optimal control problem in which the lower level problem is a finite dimensional parametric optimization problem. The general nonsmooth nonconvex bilevel optimal control problems will then be studied. The outcomes of this study will fill in the gaps in the theories of bilevel optimal control problems and promote the development of application of the bilevel optimal control models in solving practical problems of management and engineering fields. It is therefore that our research is of important theoretical significance and great application prospects.
双层最优控制模型在供应链管理、物流工程等问题的建模过程中有着广泛的应用,特别是在建模分等级的动态系统的冲突和合作问题。由于双层最优控制问题涉及到数学不同分支的相互交叉,包括最优控制理论、非光滑分析理论和双层规划理论等,难度较大,要解决这类问题很具有挑战性。国际上对双层最优控制问题的理论研究才刚起步,乃至许多基础性的问题都尚未得到令人满意的解答。本项目拟针对一类具有混合约束的非光滑非凸双层最优控制展开研究,探讨此类问题的基本性质和最优性必要条件等理论问题,并提出求解这类问题的优化算法,进行数值试验。本项目首先解决下层问题是有限维情形的双层最优控制问题的最优性必要条件和优化算法,再研究一般的非光滑非凸的双层最优控制问题。上述研究不仅可以填补双层最优控制理论的某些空白,又可推动管理、工程等领域运用双层最优控制去建模解决实际问题,因此具有重要的理论意义和应用前景。

结项摘要

许多实际控制问题需要在一些特殊的混合状态-控制约束(如微分变分不等式约束)下寻求最优控制策略,其中双层最优控制问题作为具有广泛应用背景的一类特殊最优控制问题,其研究还未达到对关键限制因素的理论突破。本项目研究了非光滑非自治动力系统的最优控制问题的最优性必要条件。针对上述问题,我们提出一个新的约束规格:Weak basic constraint qualification(WBCQ)+Calmness。我们得到了在WBCQ+Calmness约束规格条件下的最优性必要条件。我们将该结论应用到隐控制系统最优控制问题中,隐控制系统最大的挑战是约束映射的Jacobin矩阵是奇异的,我们发现WBCQ+Calmness约束规格允许约束映射的Jacobin矩阵是奇异的,因此对隐控制系统采用该约束规格是很合适的。利用上述结果我们针对下层是有限维参数优化情形的双层最优控制问题展开研究,得到了此类问题的基本性质和最优性必要条件等理论成果。..本项目还研究了一类生化反应系统的辨识和动态优化问题。我们给出了一个测量系统的浓度鲁棒性的定量指标。基于提出的鲁棒性指标,构造了一个minimax动态优化问题用于辨识动力学参数以及未知的代谢机制。利用Monte-Carlo方法来近似评估鲁棒性指标,并得到了收敛性结果。构造了一种求解动态优化问题的算法,数值结果表明所提出的鲁棒性指标可以正确地测量该系统的浓度鲁棒性。

项目成果

期刊论文数量(13)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(0)
Mixed-integer minimax dynamic optimization for structure identification of glycerol metabolic network
甘油代谢网络结构识别的混合整数极小极大动态优化
  • DOI:
    10.1016/j.apm.2020.01.042
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Applied Mathematical Modelling
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Wang Juan;Xu Honglei;Teo Kok Lay;Sun Jie;Ye Jianxiong
  • 通讯作者:
    Ye Jianxiong
Team Recommendation Using Order-Based Fuzzy Integral and NSGA-II in StarCraft
在《星际争霸》中使用基于顺序的模糊积分和 NSGA-II 进行团队推荐
  • DOI:
    10.1109/access.2020.2982647
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Wang Lin;Zeng Yifeng;Chen Bilian;Pan Yinghui;Cao Langcai
  • 通讯作者:
    Cao Langcai
Community detection based on modularity and k-plexes
基于模块化和k-plexes的社区检测
  • DOI:
    10.1016/j.ins.2019.10.076
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Information Sciences
  • 影响因子:
    8.1
  • 作者:
    Jinrong Zhu;Bilian Chen;Yifeng Zeng
  • 通讯作者:
    Yifeng Zeng
Necessary Optimality Conditions for Implicit Control Systems with Applications to Control of Differential Algebraic Equations
隐式控制系统的必要最优性条件及其在微分代数方程控制中的应用
  • DOI:
    10.1007/s11228-017-0444-5
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Set-Valued and Variational Analysis
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    Li An;Ye Jane J
  • 通讯作者:
    Ye Jane J
Antibacterial Activity of Phenyllactic acid Against Staphylococcus Epidermidis and Its Microbial Production: Modelling and Optimization-Based Analysis
苯乳酸对表皮葡萄球菌的抗菌活性及其微生物生产:建模和基于优化的分析
  • DOI:
    10.1515/ijcre-2019-0106
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    International Journal of Chemical Reactor Engineering
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    Ye Jianxiong;Chen Yuxian;Peng Guanxuan;Yang Xinwei;Huang Jianzhong;Ke Chongrong
  • 通讯作者:
    Ke Chongrong

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其他文献

丽江—小金河断裂南段全新世古地震研究
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    --
  • 发表时间:
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  • 作者:
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单陀螺多加速度计捷联惯性导航解算方法
  • DOI:
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  • 发表时间:
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    许江宁
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
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    --
  • 作者:
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    覃方君
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  • DOI:
    --
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    2011
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
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Research on Corrosion Resistanceand Wear Resistance of Laser Cladding Cr3Si/γ Multi-Phase Coating
激光熔覆Cr3Si/γ多相涂层耐蚀耐磨性研究
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  • 发表时间:
    2016-03-04
  • 期刊:
    Chinese Journal of Lasers
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐金涛;李安;刘栋;王华明
  • 通讯作者:
    王华明

其他文献

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李安的其他基金

非光滑分析及其在最优控制中的应用
  • 批准号:
    11101342
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    23.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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