En la investigación se implementó un algoritmo de doble capa (DLOA) para resolver el problema de optimización dinámica de tiempo mínimo. Lo que primero se hizo fue descifrar la región de tiempo y la región de control. La optimización interna es construir un problema de control óptimo con estados finales libres, y se encontró que el algoritmo de de evolución diferencial se usa para encontrar la solución óptima en un tiempo de terminal dado, luego los resultados de optimización se compararon con el conjunto de umbrales.
DLOA, calculó el rango de tiempo de las interacciones con el, respecto al cálculo interno que habían, y cuando se aplicó a un problema típico de optimización dinámica de tiempo mínimo, DLOA demostró una capacidad de búsqueda óptima competitiva y resultados de optimización más precisos. Y para concluir, fácilmente se puede decir que DLOA podría resolver el problema de optimización con el óptimo local y aplicarlo a modelos sin información de gradiente.
Fig. 1 Esquema de la estructura del algoritmo de doble capa o DLOA.
Imagen tomada del artículo
X. Guo, W. Du, R. Qi and F. Qian, "Minimum time dynamic optimization using double-layer optimization algorithm," Proceedings of the 10th World Congress on Intelligent Control and Automation, Beijing, 2012, pp. 84-88.
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