Minimum Time Learning Model Predictive Control
本文提出了一种用于线性和非线性时间最优控制问题的学习模型预测控制（LMPC）策略。我们的工作建立在现有的LMPC方法，它保证有限时间收敛性能的闭环系统。我们展示了如何使用闭环数据构造时变安全集和终端代价函数。由此产生的LMPC政策是时变的，它保证递归约束满足和非递减性能。通过对安全集和终端代价函数进行凸化，提高了计算效率。我们证明了，对于一类非线性系统和凸约束，凸LMPC公式保证递归约束满足和非减性能。最后，我们说明了所提出的策略的有效性最短时间避障和赛车的例子。
2020-10-04 cs.SY eess.SY math.OC
On the Minimum Attention and the Anytime Attention Control Problems for Linear Systems: A Linear Programming Approach
Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）；University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）
针对计算/通信资源受限的控制应用，提出基于无穷范数扩展控制李雅普诺夫函数的最小注意控制和随时注意控制，将问题转化为在线线性规划。
2011-09-10 cs.SY eess.SY math.OC
Minimum-Energy Control for Stochastic Linear Systems
Robert Bosch Centre for Cyber-Physical Systems, Indian Institute of Science（印度科学学院罗伯特博世网络物理系统中心）
本文针对随机线性时不变系统的开环最小能量控制问题，将其转化为二次约束二次规划问题，得到最优解并证明其可推广至确定性MEC，同时确定最优控制能量存在无法突破的下界。
2026-10-12 cs.SY eess.SY math.OC
Time-minimum control of quantum purity for 2-level Lindblad equations
本文研究了由利金方程描述的量子二能级耗散系统在最短时间内的最优控制问题，通过将动力学分解为内部和外部酉轨道，分析了在布洛赫球上的双线性控制系统。核心方法是寻找在最短时间内从完全混合态到最大纯度态的轨迹，通过数值方法解决边界值问题，并讨论了无界和有界控制输入下的最优控制策略。
2019-04-20 cs.SY eess.SY math-ph
Saturation-aware robust optimal operation control of microgrids based on minimum-regret optimization
University of Kassel（卡塞尔大学）；TU Berlin（柏林工业大学）
针对高可再生能源渗透率微电网，提出一种结合下垂控制与能量管理系统的分层鲁棒模型预测控制方法，通过最小遗憾优化实现多场景下的最优运行。
2026-05-29 cs.SY eess.SY math.OC
Event triggering control for dynamical systems with designable minimum inter-event time
本文提出了一类动态控制系统的事件触发规则，该规则保证正的最小事件间隔时间（MIET）。本文首先针对一般非线性系统提出了一种基于事件的函数设计方法，并将其应用于一般线性系统。与现有的静态和动态触发机制相比，该触发规则具有全局事件分离的鲁棒性，易于在实际数字平台上实现。也就是说，它示出的最小事件间时间可以灵活地适应各种硬件限制。最后，通过数值模拟验证了理论结果.
2020-01-31 cs.SY eess.SY
Minimum Variance and Covariance Steering Based on Affine Disturbance Feedback Control Parameterization
本文的目标是解决离散时间随机（高斯）线性系的有限时域最小方差和协方差操纵问题。一方面，最小方差问题寻求一种控制策略，使不确定性系统的状态均值达到一个预定的量，同时使其终态协方差（或方差）的迹最小。另一方面，协方差引导问题寻求将终态的协方差引导到规定的正定矩阵的控制策略。我们提出了一种解决方案，依赖于随机版本的仿射干扰反馈控制参数化，根据该控制输入在每个阶段可以表示为一个仿射函数的历史上的干扰，作用于系统。我们的分析表明，这种特殊的参数化允许一个减少随机最优控制问题，本文考虑到易于处理的凸规划基本上相同的决策变量。这与其他控制策略参数化，如状态反馈参数化，其中的凸规划的决策变量不符合随机最优控制问题的控制器的参数。此外，我们提出了一个变化的控制参数化依赖于截断历史的过去的干扰。我们表明，通过适当地选择截断序列的长度，我们可以设计次优控制器，可以达到所需的性能和计算成本之间的平衡。
2020-11-10 cs.SY eess.SY math.OC
Charge-Balanced Minimum-Power Controls for Spiking Neuron Oscillators
Washington University, St. Louis（华盛顿大学）
针对尖峰神经元振荡器的相位模型，利用最大值原理设计满足电荷平衡约束的最小功率电流刺激，以实现神经元在期望时刻产生尖峰，并应用于数学理想和实验观测的相位模型。
2011-09-17 cs.SY eess.SY math.DS
Soft-Minimum Barrier Functions for Safety-Critical Control Subject to Actuation Constraints
本文提出一种基于软最小障碍函数的新控制方法，通过实时优化求解满足执行器约束的控制信号，保证系统安全集合的子集前向不变，并在倒立摆和双积分机器人上验证了有效性。
2023-08-30 cs.SY eess.SY
Solvability of the Inverse Optimal Control problem based on the minimum principle
本文分析基于最小值原理的逆最优控制可解性，给出轨迹充分条件化判据，发现开环系统对硬约束方法影响更强，并经仿真验证。
2024-03-14 cs.SY eess.SY math.OC
First-Order Optimization as Minimum-Time Control
Technion—Israel Institute of Technology（以色列理工学院）；Naval Postgraduate School（海军研究生院）；University of California, Irvine（加州大学尔湾分校）
该研究将一阶优化建模为最小时间控制问题，提出值函数作为衡量实例固有难度的基准，通过可控性指数等分析方法推导了相关特性，为一阶方法性能评估提供了新基准。
2026-08-17 cs.SY eess.SY math.OC
On the Isospectral Nature of Minimum-Shear Covariance Control
University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校）；University of California, Irvine（加州大学尔湾分校）
研究通过最小化动力学的条件数来减少剪切，发现该过程具有等谱性质，并继承自Lax等谱流的非线性控制动力学。
2026-04-08 cs.SY eess.SY
Schrödinger Meets Kuramoto via Feynman-Kac: Minimum Effort Distribution Steering for Noisy Nonuniform Kuramoto Oscillators
我们制定和解决的问题，有限时域最小控制努力指导的状态概率分布之间的规定端点关节的有限总体的网络噪声非均匀仓本振荡器。我们考虑一阶和二阶随机Kuramoto模型。对于相关随机最优控制的数值解，我们提出了将某些测度值近似递推与Feynman-Kac路径积分计算相结合的方法.我们通过数值例子说明了所提出的框架。
2022-09-06 cs.SY eess.SY math.OC
Soft-Minimum and Soft-Maximum Barrier Functions for Safety with Actuation Constraints
针对带执行器约束的系统安全控制问题，提出基于软最小及组合软最大/软最小屏障函数的两种控制方法，证明其可行性与安全不变性，并通过仿真验证效果。
2024-07-26 cs.SY eess.SY
Minimum Attention Control (MAC) in a Receding Horizon Framework with Applications
针对控制输入变化最小化的需求，本文在滚动时域框架下结合零范数约束与阶段代价，提出具有解析内层解的交替最小化MAMPC算法，经两类动态系统验证，可实现稀疏控制动作，且与标准MPC相比存在跟踪误差的权衡。
2025-07-30 cs.SY eess.SY
When are safety filters safe? On minimum phase conditions of control barrier functions
本文研究了控制障碍函数（CBF）安全滤波器可能导致系统内部状态发散的问题，受输入-输出线性化启发，提出并验证了一组新的CBF最小相位条件以确保完整系统状态有界。
2025-08-11 cs.SY eess.SY
Finite Time Regret Bounds for Minimum Variance Control of Autoregressive Systems with Exogenous Inputs
Indian Institute of Science（印度科学学院）；Texas A & M University（德克萨斯农工大学）
本文针对ARX系统自适应最小方差控制提出PIECE控制器，通过探测输入改善初始学习阶段性能，并首次给出有界噪声下$C\log T$、亚高斯噪声下$C\log^2 T$的有限时间遗憾界，仿真验证其优于现有方法。
2023-05-26 cs.LG cs.SY eess.SY
Cooperative Control of Parallel Actuators for Linear Robust Output Regulation of Uncertain Linear Minimum-phase Plants
School of Mathematics and Statistics, Fuzhou University（福州大学数学与统计学院）；Guangdong Provincial Key Laboratory of Fully Actuated System Control Theory and Technology, School of Automation and Intelligent Manufacturing, Southern University of Science and Technology（南方科技大学自动化与智能制造学院）
本文研究了不确定线性最小相位系统的鲁棒输出调节问题，提出动态输出反馈控制律以解决单执行器情况下的鲁棒输出调节问题，并构建了分布式动态输出反馈控制律以应对多执行器协同平行操作的鲁棒输出调节问题。
2026-03-31 cs.SY eess.SY
A Physics-informed Deep Learning Approach for Minimum Effort Stochastic Control of Colloidal Self-Assembly
University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校）；University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
我们提出了在基本状态变量（即序参量）的密度函数（PDF）空间中，对胶体自组装的有限时域随机最优控制问题进行了表述。该控制目标是在以最小的控制努力将状态PDF从规定的初始概率测度转向规定的终端概率测度方面制定的。对于特异性，我们使用文献中的单变量随机状态模型。本文所发展的控制综合的分析和计算步骤推广到由一般非线性状态和非仿射控制模型给出的多变量随机状态动力学。我们导出了相应的最优控制问题的最优性条件。这种推导产生了一个系统的三个耦合的偏微分方程连同边界条件的初始和终端时间。由此产生的系统是所谓的薛定谔桥问题的一个广义实例。然后，我们通过训练一个基于物理的深度神经网络来确定最优控制策略，其中“物理”是最优性的派生条件。所提出的解决方案的性能证明通过数值模拟的基准胶体自组装问题。
2022-09-06 cs.AI cs.LG cs.SY
Multi-objective minimum time optimal control for low-thrust trajectory design
针对小推力航天器轨道设计的无限和有限时域多目标最优化问题，提出了一种可达性方法。该方法的主要优点是可以有效地从Hamilton-Jacobi-Bellman方程解的零水平集构造Pareto前沿。我们证明了所提出的方法，将其应用到一个小推力航天器的轨道设计问题。通过推导哈密顿量的解析表达式和最优控制策略，我们能够有效地计算向后可达集和重构最优轨迹。此外，我们将保证任何重建的轨迹是弱帕累托最优的。该方法可作为未来研究的基准，可达性分析应用于小推力航天器轨道设计。
2022-02-17 cs.SY eess.SY math.OC
Stochastic Control of Launch Vehicle Upper Stage with Minimum-Variance Splash-Down
本文提出了一种新的综合方法，用于设计运载火箭上一级不可节流的最优鲁棒制导律。在未扰动的情况下，无损和连续凸化技术的组合，制定的指导问题作为一个序列的凸问题，产生的最佳轨迹，作为一个参考的反馈控制器的设计，几乎没有计算工作。然后，基于参考状态和控制，一个随机最优控制问题被定义为寻找一个闭环控制律，以抑制随机飞行干扰。控制参数作为一个乘法反馈法，因此，只有控制方向进行调节，而幅度对应于标称值，使其用于固体火箭发动机。优化的目的是最大限度地减少飞溅分散，以确保废级尽可能接近标称点。由于采用了一种新颖的凸化策略，使得随机最优控制问题转化为半定规划问题，从而可以在多项式时间内求解。数值结果评估的随机控制器的鲁棒性，并通过广泛的Monte Carlo运动与模型预测控制算法的性能进行比较。
2022-10-26 cs.SY eess.SY math.OC
LQG solution for POMDP without estimating states: A minimum variance approach
Department of Artificial Intelligence at Indian Institute of Technology Kharagpur（印度理工学院Khargapur人工智能系）
研究离散时间线性时不变系统在测量不完整和有噪声时的控制，利用最小方差对偶性设计不依赖状态估计的LQG控制器，将控制输入表示为测量值和先前输入的线性函数，经理论证明和数值实验验证了方法的有效性。
2026-11-04 cs.RO cs.SY eess.SY
On The Detection of Minimum Forecast Horizon For Real-Time Scheduling of Energy Storage Systems in Smart Grid
Department of Electrical and Computer Engineering, Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院电气与计算机工程系）
针对不确定电价下储能系统（ESSs）模型预测控制需确定最小预测时域的问题，本文提出基于轨迹对齐的定义与算法，通过真实数据验证60小时时域可模拟全局最优，还揭示参数对时域存在性的敏感性，为储能调度提供操作框架。
2025-11-15 cs.SY eess.SY
Minimum Effort Control Using Variational Methods of Analytical Mechanics A New Approach For Optimal Control
Iowa State University（爱荷华州立大学）
本文提出一种基于分析力学变分法的新最优控制方法，通过将控制执行器视为动态系统的一部分并修改作用量泛函，消除了协态变量的使用，降低了问题复杂度。
2026-05-22 cs.SY eess.SY math.OC
Minimum Violation Control Synthesis on Cyber-Physical Systems under Attacks
Worcester Polytechnic Institute（伍斯特理工学院）
本文研究了在存在攻击的情况下，如何在线性时序逻辑约束下综合出最小违规控制器，通过构建Stackelberg博弈模型并提出非线性规划问题来解决最优控制策略，最后通过数值案例验证了方法的有效性。
2018-08-31 cs.RO cs.SY eess.SY
Scalable Synthesis of Minimum-Information Linear-Gaussian Control by Distributed Optimization
University of Texas, Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）
考虑离散时间线性二次高斯控制问题，使从系统状态到控制输入的有向信息与控制代价的加权和最小。通过求解一个半定规划问题，可以将最优控制策略和最优传感策略综合起来。然而，现有的解决方案通常与水平长度成立方比例。我们利用问题中的结构来开发分布式算法，该算法将合成问题分解为一组较小的问题，每个时间步一个。我们证明了该算法在时间上是线性的地平线长度。作为该算法的应用，我们考虑了随机干扰存在下的带障碍物的状态空间中的路径规划问题。该算法在保证路径安全性的前提下，计算出感知和控制成本共同最小的局部最优解，数值算例表明，该算法可以扩展到数千个水平长度，并计算出局部最优解。
2020-04-11 cs.RO cs.SY eess.SY
Minimum Snap Trajectory Generation and Control for an Under-actuated Flapping Wing Aerial Vehicle
Zhejiang Laboratory（之江实验室）；Zhejiang University（浙江大学）；Shanghai NIO Automobile Co., Ltd.（上海蔚来汽车有限公司）；Nankai University（南开大学）
针对欠驱动扑翼飞行器，本文利用微分平坦性生成最小加加速度轨迹，并结合鲁棒与切换控制实现跟踪，通过Lyapunov分析保证稳定性，实验验证了三维真实飞行的闭环集成。
2023-11-02 cs.RO cs.SY eess.SY
Three Dimensional Moving Path Following Control for Robotic Vehicles with Minimum Positive Forward Speed
本文讨论的问题转向机器人车辆沿指定的几何路径相对于一个参考框架在三维空间中移动，称为移动路径跟踪（MPF）运动控制问题。MPF运动控制问题针对需要最小正前进速度来操作的大类机器人车辆来解决，这提出了附加约束，并且使用几何概念来开发MPF运动控制问题，其中姿态控制问题在特殊正交群SO（3）上公式化。此外，所提出的控制律是来自一个新的MPF误差模型制定，允许排除保守的约束条件的车辆相对于参考路径的初始位置，使一个虚拟点的进展沿参考路径的显式控制MPF控制律的任务是转向车辆的移动路径和收敛到虚拟点。使用输入到状态稳定性概念提供形式稳定性和收敛性保证。特别是，我们表明，所提出的控制器是强大的不完美的跟踪误差的自动驾驶仪和阵风。仿真结果表明，所提出的MPF控制律的有效性。
2020-09-15 cs.SY eess.SY
Online variable-length source coding for minimum bitrate LQG control
提出结合量化器设计与通用无损信源编码的自适应方法，实现近最小比特率无前缀反馈的LQG控制，证明量化器输出属于指数或幂律包络类，并开发实用零延迟定点算术算法，数值评估显示其在比特率与控制性能权衡上具竞争力。
2023-04-02 cs.IT cs.SY eess.SP
Minimum Time Control of a Gantry Crane System with Rate Constraints
本文重点研究了在模态参数存在不确定性的情况下，龙门起重机系统点到点运动的最小时间控制曲线的发展。假设起重机的小车的速度可以被命令，并受到限制，提出了一个最优控制问题，以确定bang-off-bang控制曲线，以将系统从静止点过渡到终端状态，没有残余振动。无阻尼和欠阻尼系统被认为是最佳控制配置文件的结构的变化作为最终位移的函数进行了研究。随着刚体位移量的增加，观察和解释了最优控制曲线中开关的崩溃和诞生。模态参数的不确定性的鲁棒性占强制状态灵敏度在终端时间为零。时间最优控制曲线与鲁棒时间最优控制曲线合并的观察结果被注意到特定的终端位移和时间延迟滤波器参数化的最优控制曲线的零点的迁移被用来解释这个反直观的结果。一个两个自由度的龙门起重机系统被用来实验验证的观察数值研究和权衡的增加机动时间，以减少残余振动的实验说明。
2023-01-20 cs.SY eess.SY
Optimal Sensor Gain Control for Minimum-Information Estimation of Continuous-Time Gauss-Markov Processes
我们考虑的情况下，连续时间高斯-马尔可夫过程估计的卡尔曼-布西滤波器在高斯信道（传感器）与可变的传感器增益。调度传感器增益在一个有限的时间间隔，以最小化的数据速率（传感器输出和底层的高斯-马尔可夫过程之间的互信息）和失真（均方估计误差）的加权和的问题被制定为一个最优控制问题。基于庞特里亚金最小值原理，推导了传感器增益调度的最优性必要条件。对于一个标量问题，我们表明，最佳传感器增益控制是bang-bang型，除了可能采取的中间值时，存在一个驻点的切换表面上的相空间中的正则动力学。此外，我们表明，开关的数量是最多两个和最佳增益必须切换的时刻，可以计算从解析解的正则方程。
2022-03-29 cs.SY eess.SY
A Control Theoretic Study on Omnidirectional MAVs with Minimum Number of Actuators and No Internal Forces at Any Orientation
University of Twente（特文特大学）；Sapienza University of Rome（罗马第一大学）
本研究提出一类采用多体结构的新型全向多旋翼飞行器设计，在最少执行器、单向正推力螺旋桨且稳态无内力的条件下，通过欧拉-拉格朗日动力学建模与I/O动态反馈线性化证明位姿可控，并经闭环仿真验证了控制器有效性。
2024-10-16 cs.SY eess.SY
Non-Minimum-Phase Resonant Controller for Active Damping Control: Application to Piezo-Actuated Nanopositioning System
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）
本文提出了一种非最小相位共振控制器，用于提升压电驱动纳米定位系统的主动阻尼控制性能，通过双闭环架构实现超过共振频率的带宽扩展。
2024-12-24 cs.SY eess.SY
Minimum-Information LQG Control - Part I: Memoryless Controllers
School of Computer Science and Engineering, The Hebrew University（希伯来大学计算机科学与工程学系）
本文研究无记忆线性控制器在保证外部成本的前提下，通过最小信息率实现最优控制，探讨了控制器最优性原理及降阶现象。
2017-03-30 cs.IT cs.SY eess.SY
Minimum-Information LQG Control - Part II: Retentive Controllers
School of Computer Science and Engineering, The Hebrew University（希伯来大学计算机科学与工程学系）
本文研究了在通信受限下保留控制器的优化问题，通过将记忆读取器视为额外传感器，记忆写入器视为额外执行器，将有界保留控制问题转化为无记忆控制问题，探讨了最优解的结构及其现象。
2017-03-30 cs.IT cs.SY eess.SY
Minimum-Time Escape from a Circular Region for a Dubins Car
我们研究的问题，找到路径，使机器人建模为杜宾汽车（即，一个恒定速度有限转弯速率的独角兽），以最短的时间逃离空间的圆形区域。这种最小时间逃逸问题出现在海洋，空中和地面机器人中，在安全区域已被侵犯并且必须在潜在的负面后果发生之前退出的情况下（例如，碰撞）。使用非线性最优控制理论的工具，我们表明，一个令人惊讶的简单的封闭形式的反馈控制律解决了这个最小时间逃逸问题，最小时间路径有一个优雅的几何解释。
2022-11-03 cs.SY eess.SY
Neural Schrödinger Bridge with Sinkhorn Losses: Application to Data-driven Minimum Effort Control of Colloidal Self-assembly
University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校）；Iowa State University（爱荷华州立大学）；University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
该研究将胶体自组装的最小努力控制建模为广义薛定谔桥问题，提出神经薛定谔桥框架，用神经网络学习漂移与扩散系数，并以Sinkhorn损失训练，实现数据驱动控制。
2023-10-13 cs.LG cs.SY eess.SY
Exact-Safe MPPI: Safety-Aware Sampling with Nonsmooth Control Barrier Functions
University of New Mexico（新墨西哥大学）
本文提出Exact-Safe MPPI方法，利用精确最小值和CBF二次规划处理非光滑多障碍约束，保证安全集前向不变性，并验证其在狭窄通道导航中的有效性。
2026-10-07 cs.SY eess.SY
Analytic Solution of the Time-Optimal Control of a Double Integrator from an Arbitrary State to the State-space Origin
本文给出了双积分系统从任意初态到状态空间原点的最小时间控制的已知结果（最小时间调节问题，或特殊问题）。本说明的主要目的是教学。结果是在所有的细节，并按照一步一步的程序。
2019-09-07 cs.SY eess.SY math.DS
Model Free Deep Deterministic Policy Gradient Controller for Setpoint Tracking of Non-minimum Phase Systems
本文针对非最小相位系统设定点跟踪问题，设计了基于DDPG的无模型深度强化学习控制器，并与经典LQR状态反馈控制器在十二项性能准则下进行比较，揭示了DRL方法的潜力与不足。
2024-02-27 cs.SY eess.SY
Energy-Efficient Driving in Connected Corridors via Minimum Principle Control: Vehicle-in-the-Loop Experimental Verification in Mixed Fleets
互联和自动驾驶车辆（CAV）可以规划和执行控制，明确考虑性能，系统安全和驱动约束，其方式比人类驾驶的同行更有效。特别是，通过共享即将到来的信号相位和时间（SPaT）的信号走廊的信息交换，实现了生态驾驶。这是在所提出的控制方法，它遵循第一原则，规划一个自由流的加速度最优轨迹通过绿色交通灯间隔庞特里亚金的最小值原则的反馈方式。城市条件，然后强加从外来交通组成的混合物的人类驾驶的车辆（HV）-以及其他CAV。因此，通过实施模型预测控制器（MPC）来实现安全的干扰补偿，以通过根据需要发出制动命令来预测和避免碰撞。该控制策略通过嵌入到通过微观仿真实现的虚拟交通走廊中的原型CAV的车辆在环（VIL）进行实验验证。与人类模型驾驶员相比，所提出的控制方法可节省高达36%的燃油，并且发现自动化方法中的连接性比没有自动化的情况下提高了高达26%的燃油经济性。此外，测量了人类驾驶员在下游CAV后面驾驶时可实现的被动能源效益，当驾驶在具有连接功能的自动化车辆的小范围内时，HV可节省高达22%的燃油。
2022-11-17 cs.SY eess.SY
Minimum directed information: A design principle for compliant robots
Fraunhofer Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik (IPK)（弗劳恩霍夫生产设备和设计技术研究所）
机器人的动力学--特别是顺从的程度和位置--可以显著影响性能和控制复杂性。被动动力学可以设计为具有良好的吸引区域或特定任务的极限环，但在一系列任务上实现灵活性需要控制的协同设计。本文从信息的角度出发：机器人动力学应该减少控制器在一系列任务中实现性能阈值所需的信息量。针对这一目标，提出了一种迭代法来最小化离散非线性系统从状态到控制的有向信息。iLQG用于找到控制器和信息值，然后优化动力学的设计参数（例如末端执行器或关节的刚度）以减少有向信息，同时保持性能的最小界限。该方法在仿真中得到了验证，在一个两个质量系统与一个不确定的墙壁位置和一个高自由度的开门任务接触，并显示出提高噪声鲁棒性和减少控制增益的时间方差。
2021-03-27 cs.RO cs.SY eess.SY
Reinforcement Learning Based Minimum State-flipped Control for the Reachability of Boolean Control Networks
本文提出无模型强化学习方法解决布尔控制网络最小状态翻转控制问题，通过Q学习与迁移学习寻找最小翻转核，并设计基于BCN特性的奖励方案及小内存Q学习以推导最优策略，在大规模网络上验证了有效性。
2024-08-10 cs.SY eess.SY
Continuous-Time Channel Gain Control for Minimum-Information Kalman-Bucy Filtering
我们考虑的问题估计的连续时间高斯-马尔可夫源过程观察通过矢量高斯信道与可调信道增益矩阵。对于一个给定的（通常是时变的）信道增益矩阵，我们提供公式来计算（i）的均方估计误差可达到的经典卡尔曼-布西滤波器，和（ii）之间的互信息的源过程和它的卡尔曼-布西估计。然后，我们制定了一个新的“最优信道增益控制问题”的目标是控制信道增益矩阵的战略，以尽量减少这两个性能指标的加权和。为了深入了解最优解，我们首先考虑在有限时间间隔内控制时变信道增益的问题。基于庞特里亚金极小值原理，导出了最优性的必要条件.对于标量系统，我们证明了最佳信道增益是一个分段常数信号，最多有两个开关。我们还考虑了设计最优时不变增益的问题，以最小化在无限时间范围内的平均成本。提出了一种新的半定规划（SDP）启发式算法，并讨论了其解的精确性。
2022-02-06 cs.IT cs.SY eess.SY
Minimum Clustering of Matrices Based on Phase Alignment
本文提出基于相位对齐的聚类框架，通过分层优化方法对多智能体进行聚类，以最小化控制器类型并兼顾同步性能与实现成本。
2025-07-18 cs.SY eess.SY
Minimum-lap-time Control Strategies for All-wheel Drive Electric Race Cars via Convex Optimization
本文提出了一种凸优化框架来计算全轮驱动（AWD）电池电动赛车的最小圈速控制策略，考虑到单个轮胎的抓地力限制。具体来说，我们首先推导出赛车的运动方程（EOM），并将其简化为凸形式。其次，我们利用凸模型的电动机（EM）和电池，和框架的时间最优的最终驱动器的设计和EM控制问题在空间域。由此产生的优化问题是完全凸的，可以有效地解决全局最优性保证使用二阶锥规划算法。最后，我们验证我们的建模假设，通过原来的非凸EOM，并模拟我们的框架上的方程式学生荷兰耐力赛赛道。因此，我们比较了扭矩矢量与固定功率分配配置，表明通过扭矩矢量，我们可以更好地利用单个轮胎抓地力，并显着提高可实现的单圈时间超过4%。最后，我们提出了一个设计研究，调查各自的影响，前和后EM的大小对单圈时间，揭示了后电机的大小是占主导地位的，由于较高的垂直后轮胎负荷所造成的中心的压力位置和向后的负荷转移下加速。
2022-04-13 cs.SY eess.SY
A Minimum-Energy Control Approach for Redundant Mobile Manipulators in Physical Human-Robot Interaction Applications
本文提出一种最小化整体动能的控制方法，用于冗余移动机械臂在物理人机交互任务中提升系统性能。
2026-09-10 cs.RO cs.SY eess.SY
