阿卡多

ACADO工具箱是一个用于自动控制和动态优化的软件环境和算法集合。它为直接最优控制提供了一个通用的框架,包括模型预测控制、状态和参数估计以及鲁棒优化。ACADO工具包是作为自包含的C++代码实现的,并且附带了用户友好的MATLAB界面。面向对象的设计可以方便地耦合现有的优化包,并可以用用户编写的优化例程对其进行扩展。


zbMATH参考文献(参考 60篇文章 参考,1标准件)

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按年份排序(引用)
  1. Agamawi,Yunus M.;Rao,Anil V.:CGPOPS:C++软件,用于使用自适应高斯正交配置和稀疏非线性规划解决多相最优控制问题(2020)
  2. Bastos,Guaraci jun;Brüls,Olivier:欠驱动机械手开环控制设计与并行计算分析(2020)
  3. Chen Charpentier,Benito M.;Jackson,Mark:应用于具有季节性和延迟的植物病毒传播的直接和间接最优控制(2020)
  4. 冯旭辉;维拉努瓦,马里奥E.;霍斯卡,鲍里斯:状态约束微分对策的向后前向可达集分裂(2020)
  5. Gros,Sébastien;Zanon,Mario;Quirynen,Rien;Betemad,Alberto;Diehl,Moritz:从线性到非线性MPC:通过实时迭代缩小差距(2020年)
  6. Gutekunst,Jürgen;Bock,Hans-Georg;Potschka,Andreas:具有周期近似的平均无限时域问题的经济NMPC(2020)
  7. Liao McPherson,Dominic;Nicotra,Marco M.;Kolmanovsky,Ilya:实时模型预测控制的时间分布优化:稳定性、鲁棒性和约束满足(2020)
  8. Abdollahpouri,Mohammad;Quirynen,Rien;Haring,Mark;Johansen,Tor Arne;Takács,Gergely;Diehl,Moritz;Rohaľ-Ilkiv,Boris:基于同伦的移动视界估计(2019年)
  9. 邓浩阳;大冢,Toshiyuki:非线性模型预测控制的并行牛顿型方法(2019)
  10. Englert,Tobias;Völz,Andreas;Mesmer,Felix;Rhein,Sönke;Graichen,Knut:使用基于梯度的增广拉格朗日方法(GRAMPC)的嵌入式非线性模型预测控制软件框架(2019年)
  11. Francesco Farina,Andrea Camisa,Andrea Testa,Ivano Notarnicola,Giuseppe Notarstefano:DISROPT:分布式优化的Python框架(2019)阿尔十四
  12. Houska,Boris;Chachuat,Benoît:希尔伯特空间中的全局优化(2019)
  13. Olsen,Christian Haargaard;Ottesen,Johnny T.;Smith,Ralph C.;Olufsen,Mette S.:数学生物学问题的参数子集选择技术(2019)
  14. 《模块化控制框架》,Robin-Chunla-Quiren,2019年版《模块化控制:Robin-Chunla-Quiri-Hl》,Jonathan-Chunla-Quirin,2019年版《模块化控制》:阿尔十四
  15. 无限期非线性规划(Lucian-Muntz-1pés,2018年《可持续发展规划》(Lucian-Muntz-horizon,带折扣的Schilláléi-O,2018年版;Schionid最优控制)
  16. Gaitsgory,Vladimir;Grüne,Lars;Höger,Matthias;Kellett,Christopher M.;Weller,Steven R.:具有折扣最优控制的严格耗散离散时间系统的镇定(2018)
  17. Houska,Boris;Li,Jiaqi C.;Chachuat,Benoît:通过广义高阶矩展开实现严格鲁棒最优控制(2018)
  18. 蒋沧华;谢坤;余长军;于明;王海;何一刚;张国雷:基于有效隐式龙格库塔积分的微分代数系统最优控制问题的序贯计算方法(2018)
  19. Kayacan,Erkan;Kayacan,Erdal;Chen,I-Ming;Ramon,Herman;Saeys,Wouter:农业车辆导航、导航和控制中基于模型和无模型控制器的比较(2018)
  20. Kouzupis,Dimitris;Frison,Gianluca;Zanelli,Andrea;Diehl,Moritz:非线性模型预测控制二次规划算法的最新进展(2018)