致动器饱和的马尔​​可夫跳跃线性系统模型跟随的概率方法

本文关注具有随机不确定性和执行器饱和的马尔​​可夫跳跃线性系统(MJLSs)的模型跟随问题。 通过应用基于粒子的概率方法,设计了一系列控制输入,以确保模型跟随误差以一定的概率保持在所需区域内,并且控制成本是最佳的。 以此为动机,随机控制问题由机会约束编程表示,并近似地作为确定的优化变量,由混合整数线性规划(MILP)解决。 此外,提出了一种改进的粒子控制方法来降低计算复杂度。 实例和复杂度比较证明了这种改进方法的有效性。