https://zbmath.org/atom/ai/yang.chaoyi网站 2024-04-26T21:38:41.719696Z Werkzeug公司 https://zbmath.org/1531.49022 2024-04-26T21:38:41.719696Z “杨朝义” https://zbmath.org/authors/？q=ai:yang.chaoyi “费边，布莱恩·C。” https://zbmath.org/authors/？q=ai:fabien.brian-c（c） 摘要：本文提出了一种使用图形处理单元（GPU）间接求解最优控制问题（OCP）的方法。这里考虑的OCP包括控制变量不等式约束（CVIC）、状态变量不等式约束和参数。OCP最小值的必要条件被写成带指数-1微分代数方程（BVP-DAEs）的边值问题。与这些不等式约束相关的互补条件使用Kanzow的光滑Fisher Burmeister公式进行近似。求解BVP-DAE的数值解基于多重打靶技术，DAE采用单步线性隐式Runge-Kutta（Rosenbrock-Wanner，ROW）方法求解。采用牛顿延拓法求解BVP-DAEs系统，并利用结构化正交分解算法求解稀疏边界几乎块对角（BABD）线性系统，得到下降方向。并行计算技术用于加速在GPU上使用Python和CUDA实现的代码。通过数值算例说明了该代码的有效性。基于GPU的并行实现比单独使用中央处理器（CPU）的实现速度快得多。{{版权所有}2022 John Wiley&Sons Ltd.}