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:	Proceedings of the American Control Conference S. 2523 - 2528
Hauptverfasser:	Nonhoff, Marko, Muller, Matthias A.
Format:	Tagungsbericht
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	American Automatic Control Council 25.05.2021
Schlagworte:	Control systems Convex functions Cost function Heuristic algorithms Prediction algorithms Solids Time measurement
ISSN:	2378-5861
Online-Zugang:	Volltext
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