An online convex optimization algorithm for controlling linear systems with state and input constraints

This paper studies the problem of controlling linear dynamical systems subject to point-wise-in-time constraints. We present an algorithm similar to online gradient descent, that can handle time-varying and a priori unknown convex cost functions while restraining the system states and inputs to poly...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	arXiv.org
Hauptverfasser:	Nonhoff, Marko, Müller, Matthias A
Format:	Paper
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Ithaca Cornell University Library, arXiv.org 16.03.2021
Schlagworte:	Algorithms Computational geometry Convexity Cost function Linear systems Optimization
ISSN:	2331-8422
Online-Zugang:	Volltext
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