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SimSearch: a new variant of dynamic programming for optimal and near-optimal similarity discovery in genomic sequences based on distance series

Deusdado, Sérgio; Carvalho, Paulo
Fonte: Springer-Verlag Publicador: Springer-Verlag
Tipo: Parte de Livro
ENG
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66.25%
In this paper, we propose SimSearch, an algorithm implementing a new variant of dynamic programming based on distance series for optimal and near-optimal similarity discovery in biological sequences. The initial phase of SimSearch is devoted to fulfil the binary similarity matrices by signalling the distances between occurrences of the same symbol. The scoring scheme is further applied, when analysed the maximal extension of the pattern. Employing bit parallelism to analyse the global similarity matrix’s upper triangle, the new methodology searches the sequence(s) for all the exact and approximate patterns in regular or reverse order. The algorithm accepts parameterization to work with greater seeds for near-optimal results. Performance tests show significant efficiency improvement over traditional optimal methods based on dynamic programming. Comparing the new algorithm’s efficiency against heuristic based methods, equalizing the required sensitivity, the proposed algorithm remains acceptable.

Minimizing total tardiness in a stochastic single machine scheduling problem using approximate dynamic programming

RONCONI, Debora P.; POWELL, Warren B.
Fonte: SPRINGER Publicador: SPRINGER
Tipo: Artigo de Revista Científica
ENG
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66.16%
This paper addresses the non-preemptive single machine scheduling problem to minimize total tardiness. We are interested in the online version of this problem, where orders arrive at the system at random times. Jobs have to be scheduled without knowledge of what jobs will come afterwards. The processing times and the due dates become known when the order is placed. The order release date occurs only at the beginning of periodic intervals. A customized approximate dynamic programming method is introduced for this problem. The authors also present numerical experiments that assess the reliability of the new approach and show that it performs better than a myopic policy.; CNPq[486124/2007-0]; CNPq[307399/2006-0]; FAPESP[06/03496-3]; FAPESP[06/53440-4]; U.S. Air Force Office of Scientific Research (AFOSR)[FA9550-08-1-0195]

Algorithms for two-dimensional cutting stock and strip packing problems using dynamic programming and column generation

CINTRA, G. F.; MIYAZAWA, F. K.; WAKABAYASHI, Y.; XAVIER, E. C.
Fonte: ELSEVIER SCIENCE BV Publicador: ELSEVIER SCIENCE BV
Tipo: Artigo de Revista Científica
ENG
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66.16%
We investigate several two-dimensional guillotine cutting stock problems and their variants in which orthogonal rotations are allowed. We first present two dynamic programming based algorithms for the Rectangular Knapsack (RK) problem and its variants in which the patterns must be staged. The first algorithm solves the recurrence formula proposed by Beasley; the second algorithm - for staged patterns - also uses a recurrence formula. We show that if the items are not so small compared to the dimensions of the bin, then these algorithms require polynomial time. Using these algorithms we solved all instances of the RK problem found at the OR-LIBRARY, including one for which no optimal solution was known. We also consider the Two-dimensional Cutting Stock problem. We present a column generation based algorithm for this problem that uses the first algorithm above mentioned to generate the columns. We propose two strategies to tackle the residual instances. We also investigate a variant of this problem where the bins have different sizes. At last, we study the Two-dimensional Strip Packing problem. We also present a column generation based algorithm for this problem that uses the second algorithm above mentioned where staged patterns are imposed. In this case we solve instances for two-...

Programação dinâmica aplicada à otimização individualizada e desacoplada das usinas hidrelétricas de sistemas hidrotérmicos; Dynamic programming applied to individual and decoupled optimization of hydroelectric power plants on hydrothermal systems

Scarcelli, Ricardo de Oliveira Camargo
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 19/04/2012 PT
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O planejamento da operação energética de sistemas hidrotérmicos de potência tem como objetivo determinar a participação de usinas termoelétricas e hidrelétricas de forma a garantir o suprimento desta energia ao menor custo operacional possível, dentro de restrições técnicas. Alguns fatores tornam a solução desse problema bastante complexa destacando a não linearidade, presente na equação de geração hidráulica; a não separabilidade espacial, devido ao fato da decisão de quanto gerar em uma usina interferir em outra usina do sistema; a separabilidade temporal aditiva, devido a interferência de uma decisão atual em uma decisão futura e, como no caso brasileiro, de grande porte. O objetivo deste trabalho é apresentar uma nova abordagem para o planejamento da operação de sistemas hidrotérmicos de potência, com Programação Dinâmica, de forma que as usinas hidrelétricas possam ser representadas e otimizadas individualmente, completamente desacopladas. Essa aplicação é possível através da utilização de uma função objetivo modificada, considerando-se não apenas os custos, mas também os dados de afluências das usinas imediatamente a jusante. O modelo proposto, como função objetivo modificada, foi aplicado em cascatas de usinas hidrelétricas brasileiras...

Planejamento probabilístico usando programação dinâmica assíncrona e fatorada; Probabilistic planning using asynchronous and factored dynamic programming.

Holguin, Mijail Gamarra
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 03/04/2013 PT
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66.25%
Processos de Decisão Markovianos (Markov Decision Process - MDP) modelam problemas de tomada de decisão sequencial em que as possíveis ações de um agente possuem efeitos probabilísticos sobre os estados sucessores (que podem ser definidas por matrizes de transição de estados). Programação dinâmica em tempo real (Real-time dynamic programming - RTDP), é uma técnica usada para resolver MDPs quando existe informação sobre o estado inicial. Abordagens tradicionais apresentam melhor desempenho em problemas com matrizes esparsas de transição de estados porque podem alcançar eficientemente a convergência para a política ótima, sem ter que visitar todos os estados. Porém essa vantagem pode ser perdida em problemas com matrizes densas de transição, nos quais muitos estados podem ser alcançados em um passo (por exemplo, problemas de controle com eventos exógenos). Uma abordagem para superar essa limitação é explorar regularidades existentes na dinâmica do domínio através de uma representação fatorada, isto é, uma representação baseada em variáveis de estado. Nesse trabalho de mestrado, propomos um novo algoritmo chamado de FactRTDP (RTDP Fatorado), e sua versão aproximada aFactRTDP (RTDP Fatorado e Aproximado)...

Applying dynamic programming to assembly line balancing and sequencing problems

Daudt, César Garcia
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Sul Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso Formato: application/pdf
ENG
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66.2%
Este trabalho apresenta dois algoritmos de Programação Dinâmica que tratam os problemas Simple Assembly Line Balancing Problem (SALBP) e Bin-Packing Problem with Precedence Constraints (BPP-P). Enquanto o primeiro problema já foi longamente explorado, o segundo só foi estudado anteriormente em um único artigo. Para o BPP-P, nossa abordagem é a primeira a utilizar Programação Dinâmica e nós fornecemos uma nova solução ótima que, até a publicação de nosso algoritmo, era desconhecida (duas instâncias do conjunto de testes consagrado pela literatura ainda continuam sem uma resposta ótima). Para ambas variações, nossas implementações conseguem lidar com instâncias pequenas comumente utilizadas na literatura. Em média, tratamos tais instâncias com tempos de execução que vão de milissegundos até poucos minutos. Também apresentamos, para cada algoritmo explicado, uma forma de reduzir o espaço de busca: uma implementação da regra de corte Jackson Dominance Rule e uma aproximação do princípio de utilizar estações preenchidas de maneira ótima proposto por Jackson. Os impactos dessas otimizações são discutidos, medidos e comparados com os algoritmos do estado-da-arte. Observações sobre trabalhos importantes (incluindo trabalhos antigos e algortimos que são o estado-da-arte) e pesquisas são feitas com o intuito de direcionar ao leitor da área mais informações sobre problemas de balanceamento de linhas de montagem (em especial...

Three-Dimensional Semiautomatic Road Extraction From a High-Resolution Aerial Image by Dynamic-Programming Optimization in the Object Space

Dal Poz, Aluir Porfírio; Gallis, Rodrigo A. B.; da Silva, Joao F. C.
Fonte: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) Publicador: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: 796-800
ENG
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP); Processo FAPESP: 01/01168-5; This letter proposes a method for 3-D semiautomatic road extraction from a single image by dynamic programming (DP), which requires a form of relief representation such as digital terrain model. Unlike traditional DP methodologies, this method relies on the DP algorithm to carry out the optimization process in the object space rather than in the image space. Road features are traced in the object space, implying the need for a rigorous mathematical model between image-and object-space points. The operator must measure a few seed points in the image space to coarsely describe the roads, which are then transformed into object space to initialize the DP optimization process. The results showed that the method usually works properly, even in the presence of anomalies along roads.

Despacho otimo de unidades geradoras em sistemas hidreletricos via heuristica baseada em relaxação lagrangeana e programação dinamica; Optimal dispatch of generating units in hydroelectric systems by heuristic based on langrangean relaxation and dynamic programming

Anastacio Sebastian Arce Ensina
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 27/01/2006 PT
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A Programação diária de um sistema de energia elétrica busca obter um despacho de geração para o próximo dia, que seja compatível com as metas definidas pelo Planejamento energético e que sirva como referência operativa para a operação em tempo real. Assim, a modelagem do sistema deve ser detalhada levando em consideração as características dos sistemas de geração, de transmissão, requisitos do mercado, critérios de segurança e custos associados à operação. Este trabalho apresenta um modelo de despacho ótimo de unidades geradoras hidrelétricas que adota como critério de desempenho um modelo que avalia as perdas no sistema de geração, ocasionadas pela elevação do nível de canal de fuga, pela variação do rendimento do conjunto turbina-gerador e pelo atrito do fluxo d?água nas tubulações do sistema hidráulico. Além das perdas no sistema de geração também forma parte do critério de desempenho o custo associado à partida e parada das unidades geradoras. Na formulação do problema, verifica-se a presença de variáveis inteiras, não lineares; restrições de atendimento à demanda, de meta de geração oriunda do Planejamento energético e restrições de capacidade de geração. Isto caracteriza o problema do despacho de unidades geradoras como sendo um problema de programação misto inteiro-não linear...

Paradigma de programação dinamica discreta em problemas estocasticos de investimento e produção; The paradigm of discrete dynamic programming in stochastic investment and production problems

Edilson Fernandes de Arruda
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 31/05/2006 PT
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Apresenta-se um modelo de controle por intervenções para o problema de produção e estoque de vários itens, com diversos estágios de produção. Este problema pode ser solucionado via programação dinâmica discreta (PD) por um operador de custo descontado. Para contornar a dificuldade de obtenção da solução ótima via PD ao se considerar um número razoável de classes de itens e suas etapas de produção, esta tese desenvolve-se em duas linhas. A primeira delas consiste em tomar uma noção de estabilidade estocástica no sentido Foster-Lyapunov para caracterizar a família de soluções candidatas a ótima, originando uma classe de políticas que geram um subconjunto de estados que são recorrentes positivos. Dessa forma, é possível propor políticas sub-ótimas que sejam estáveis, e cuja consideração de otimalidade possa ser desenvolvida apenas no subconjunto de estados recorrentes, simplificando a tarefa da PD e focando nos estados mais freqüentados no longo prazo. A segunda linha de abordagem consiste em desenvolver técnicas de PD aproximada para o problema, através de uma arquitetura de aproximação fixa aplicada a um subconjunto amostra do espaço de estados. Um avanço analítico é alcançado por observar como uma arquitetura de aproximação pode capturar adequadamente a função valor do problema...

Otimização de políticas de manutenção em redes de distribuição de energia elétrica por estratégias híbridas baseadas em programação dinâmica; Maintenance policies optimization on electric power distribution networks by hybrid strategies based on dynamic programming

Eduardo Tadeu Bacalhau
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 16/04/2015 PT
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Este trabalho explora alternativas para a determinação das melhores políticas de planejamento das ações de manutenção preventiva em redes de distribuição de energia elétrica. O problema é uma extensão de abordagens da área de manutenção centrada em confiabilidade (MCC), que vem sendo objeto de pesquisas ao longo das últimas décadas. Por se tratar de um problema de otimização combinatória de difícil solução, são poucos os artigos publicados que envolvem sistemas de escala real, e a maioria dentre esses utiliza meta-heurísticas como estratégia de solução. A abordagem desenvolvida neste trabalho é baseada na técnica de otimização denominada programação dinâmica. Duas estratégias para a redução do espaço de busca são adotadas: uma delas procura identificar e eliminar soluções dominadas; a segunda estratégia envolve a aplicação do processo de otimização da programação dinâmica em torno de uma vizinhança de uma solução promissora, movendo iterativamente em um espaço de soluções --- uma abordagem inspirada na programação dinâmica diferencial discreta. A combinação dessas duas estratégias é denominada Programação Dinâmica com Reduções de Espaço de Estados (PDREE). O trabalho investiga também a construção de estratégias híbridas. Uma das alternativas utiliza um algoritmo genético híbrido para a construção de planos de manutenção iniciais de boa qualidade...

Algorithms for two-dimensional cutting stock and strip packing problems using dynamic programming and column generation

CINTRA, G. F.; MIYAZAWA, F. K.; WAKABAYASHI, Y.; XAVIER, E. C.
Fonte: ELSEVIER SCIENCE BV Publicador: ELSEVIER SCIENCE BV
Tipo: Artigo de Revista Científica
ENG
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66.16%
We investigate several two-dimensional guillotine cutting stock problems and their variants in which orthogonal rotations are allowed. We first present two dynamic programming based algorithms for the Rectangular Knapsack (RK) problem and its variants in which the patterns must be staged. The first algorithm solves the recurrence formula proposed by Beasley; the second algorithm - for staged patterns - also uses a recurrence formula. We show that if the items are not so small compared to the dimensions of the bin, then these algorithms require polynomial time. Using these algorithms we solved all instances of the RK problem found at the OR-LIBRARY, including one for which no optimal solution was known. We also consider the Two-dimensional Cutting Stock problem. We present a column generation based algorithm for this problem that uses the first algorithm above mentioned to generate the columns. We propose two strategies to tackle the residual instances. We also investigate a variant of this problem where the bins have different sizes. At last, we study the Two-dimensional Strip Packing problem. We also present a column generation based algorithm for this problem that uses the second algorithm above mentioned where staged patterns are imposed. In this case we solve instances for two-...

SimSearch : a new variant of dynamic programming based on distance series for optimal and near-optimal similarity discovery in biological sequences

Deusdado, Sérgio; Carvalho, Paulo
Fonte: Springer-Verlag Publicador: Springer-Verlag
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em //2009 POR
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http://www.informatik.uni-trier.de/%7Eley/db/conf/iwpacbb/iwpacbb2008.html; In this paper, we propose SimSearch, an algorithm implementing a new variant of dynamic programming based on distance series for optimal and near-optimal similarity discovery in biological sequences. The initial phase of SimSearch is devoted to fulfil the binary similarity matrices by signalling the distances between occurrences of the same symbol. The scoring scheme is further applied, when analysed the maximal extension of the pattern. Employing bit parallelism to analyse the global similarity matrix’s upper triangle, the new methodology searches the sequence(s) for all the exact and approximate patterns in regular or reverse order. The algorithm accepts parameterization to work with greater seeds for near-optimal results. Performance tests show significant efficiency improvement over traditional optimal methods based on dynamic programming. Comparing the new algorithm’s efficiency against heuristic based methods, equalizing the required sensitivity, the proposed algorithm remains acceptable.

Breast skin-line detection using dynamic programming

Silva, C. A.; Lima, C. S.; Correia, J. H.
Fonte: IEEE Publicador: IEEE
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em /09/2011 ENG
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66.25%
In this paper, we present a novel method to extract the breast skin-line based on dynamic programming. Skin-line extraction is an important preprocessing step in CAD systems; however, it is a challenging problem due to the presence of noise, underexposed regions, which results in a low contrast area near the skin-air interface, and artifacts such as labels. Our proposal utilizes the stroma edge to constrain searching for the border. In order to cope with noise, we consider several candidate points for the border interface which are obtained by the Laplace operator applied in pre-defined directions in the mammogram. The breast contour is obtained from the candidate points using a dynamic programming algorithm. This utilizes a criterion of optimality to obtain the optimum contour by minimization of a cost function. The method was evaluated using 82 mammograms whose contour were manually extracted by a radiologist from the mini- MIAS database. The Polyline Distance Measure was evaluated for each contour selected with the proposed method, obtaining a mean error of 2.05 pixels and a standard deviation of 0.80.; Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT)

A dynamic programming approach for evaluating a portfolio of R&D projects with a budget

Costa, A.; Paixão, J. P.
Fonte: Scientific Online Publishing Publicador: Scientific Online Publishing
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em //2014 ENG
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The Real Options approach has proved to be a suitable methodology for capturing the flexibility in the investment decision process. This is very useful for the financial evaluation of R&D projects where there are several possible decisions concerning to the investment – delaying, improving or abandoning. Since the risk of an R&D project is usually due to singular characteristics of the project and is uncorrelated with the financial markets, the contingent claims analysis may be not adequate to value R&D projects. Based on a dynamic programming evaluation model, presented in Huchzermeier and Loch [1], we propose an approach to valuing a portfolio of R&D projects with a budget. Specifically, considering a budget constraint, we make an extension of the model mentioned above for assessing the projects in the portfolio simultaneously. To test the proposed evaluation procedure, we generated several R&D portfolios with different dimensions and characteristics. According to our computational experience, the main conclusions are presented.

Dynamic Programming Methodologies in Very Large Scale Neighborhood Search Applied to the Traveling Salesman Problem

Ergun, Özlem; Orlin, James B.
Fonte: MIT - Massachusetts Institute of Technology Publicador: MIT - Massachusetts Institute of Technology
Tipo: Trabalho em Andamento Formato: 563560 bytes; application/pdf
EN_US
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66.3%
We provide two different neighborhood construction techniques for creating exponentially large neighborhoods that are searchable in polynomial time using dynamic programming. We illustrate both of these approaches on very large scale neighborhood search techniques for the traveling salesman problem. Our approaches are intended both to unify previously known results as well as to offer schemas for generating additional exponential neighborhoods that are searchable in polynomial time. The first approach is to define the neighborhood recursively. In this approach, the dynamic programming recursion is a natural consequence of the recursion that defines the neighborhood. In particular, we show how to create the pyramidal tour neighborhood, the twisted sequences neighborhood, and dynasearch neighborhoods using this approach. In the second approach, we consider the standard dynamic program to solve the TSP. We then obtain exponentially large neighborhoods by selecting a polynomially bounded number of states, and restricting the dynamic program to those states only. We show how the Balas and Simonetti neighborhood and the insertion dynasearch neighborhood can be viewed in this manner. We also show that one of the dynasearch neighborhoods can be derived directly from the 2-exchange neighborhood using this approach.

Dynamic Programming Methodologies in Very Large Scale Neighborhood Search Applied to the Traveling Salesman Problem

Ergun, Özlem; Orlin, James
Fonte: MIT - Massachusetts Institute of Technology Publicador: MIT - Massachusetts Institute of Technology
Tipo: Trabalho em Andamento Formato: 563560 bytes; application/pdf
EN_US
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66.3%
We provide two different neighborhood construction techniques for creating exponentially large neighborhoods that are searchable in polynomial time using dynamic programming. We illustrate both of these approaches on very large scale neighborhood search techniques for the traveling salesman problem. Our approaches are intended both to unify previously known results as well as to offer schemas for generating additional exponential neighborhoods that are searchable in polynomial time. The first approach is to define the neighborhood recursively. In this approach, the dynamic programming recursion is a natural consequence of the recursion that defines the neighborhood. In particular, we show how to create the pyramidal tour neighborhood, the twisted sequences neighborhood, and dynasearch neighborhoods using this approach. In the second approach, we consider the standard dynamic program to solve the TSP. We then obtain exponentially large neighborhoods by selecting a polynomially bounded number of states, and restricting the dynamic program to those states only. We show how the Balas and Simonetti neighborhood and the insertion dynasearch neighborhood can be viewed in this manner. We also show that one of the dynasearch neighborhoods can be derived directly from the 2-exchange neighborhood using this approach.

On the Convergence of Stochastic Iterative Dynamic Programming Algorithms

Jaakkola, Tommi; Jordan, Michael I.; Singh, Satinder P.
Fonte: MIT - Massachusetts Institute of Technology Publicador: MIT - Massachusetts Institute of Technology
Formato: 15 p.; 77605 bytes; 356324 bytes; application/octet-stream; application/pdf
EN_US
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66.16%
Recent developments in the area of reinforcement learning have yielded a number of new algorithms for the prediction and control of Markovian environments. These algorithms, including the TD(lambda) algorithm of Sutton (1988) and the Q-learning algorithm of Watkins (1989), can be motivated heuristically as approximations to dynamic programming (DP). In this paper we provide a rigorous proof of convergence of these DP-based learning algorithms by relating them to the powerful techniques of stochastic approximation theory via a new convergence theorem. The theorem establishes a general class of convergent algorithms to which both TD(lambda) and Q-learning belong.

Approximate dynamic programming and aerial refueling

Panos, Dennis C.
Fonte: Escola de Pós-Graduação Naval Publicador: Escola de Pós-Graduação Naval
Tipo: Tese de Doutorado Formato: 141 p. : ill. (chiefly col.) ;
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66.21%
Aerial refueling is an integral part of the United States military's ability to strike targets around the world with an overwhelming and continuous projection of force. However, with an aging fleet of refueling tankers and an indefinite replacement schedule the optimization of tanker usage is vital to national security. Optimizing tanker and receiver refueling operations is a complicated endeavor as it can involve over a thousand of missions during a 24 hour period, as in Operation Iraqi Freedom and Operation Enduring Freedom. Therefore, a planning model which increases receiver mission capability, while reducing demands on tankers, can be used by the military to extend the capabilities of the current tanker fleet. Aerial refueling optimization software, created in CASTLE Laboratory, solves the aerial refueling problem through a multi-period approximation dynamic programming approach. The multi-period approach is built around sequential linear programs, which incorporate value functions, to find the optimal refueling tracks for receivers and tankers. The use of value functions allows for a solution which optimizes over the entire horizon of the planning period. This approach varies greatly from the myopic optimization currently in use by the Air Force and produces superior results. The aerial refueling model produces fast...

Evolutionary algorithms and dynamic programming

Doerr, B.; Eremeev, A.; Horoba, C.; Neumann, F.; Theile, M.
Fonte: ACM Press; New York Publicador: ACM Press; New York
Tipo: Conference paper
Publicado em //2009 EN
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66.31%
Recently, it has been proven that evolutionary algorithms produce good results for a wide range of combinatorial optimization problems. Some of the considered problems are tackled by evolutionary algorithms that use a representation, which enables them to construct solutions in a dynamic programming fashion. We take a general approach and relate the construction of such algorithms to the development of algorithms using dynamic programming techniques. Thereby, we give general guidelines on how to develop evolutionary algorithms that have the additional ability of carrying out dynamic programming steps.; Benjamin Doerr, Anton Eremeev, Christian Horoba, Frank Neumann and Madeleing Theile

Analysis of input-to-state stability for discrete time nonlinear systems via dynamic programming

Huang, Shoudong; James, Matthew; Nesic, Dragan; Dower, Peter M
Fonte: Pergamon-Elsevier Ltd Publicador: Pergamon-Elsevier Ltd
Tipo: Artigo de Revista Científica
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66.25%
The input-to-state stability (ISS) property for systems with disturbances has received considerable attention over the past decade or so, with many applications and characterizations reported in the literature. The main purpose of this paper is to present analysis results for ISS that utilize dynamic programming techniques to characterize minimal ISS gains and transient bounds. These characterizations naturally lead to computable necessary and sufficient conditions for ISS. Our results make a connection between ISS and optimization problems in nonlinear dissipative systems theory (including L2-gain analysis and nonlinear H∞ theory). As such, the results presented address an obvious gap in the literature.