Feed rate in the fed-batch reactor is the most important control variable in optimizing the reactor performance. Exact solution can be obtained only for limited cases of simple reactor. The complexity of the model equations makes it extremely difficult to solve fur the general class of system models. Evolutionary programming method is proposed to get the information of the profile types, and the final profile is calculated by that information. The modified evolutionary programming method is used to get the more optimal profiles and it is demonstrated that proposed method can solve a wide range of optimal control problems.
Nikolai V. Rostov;Seog Chae;Oh, Young-Seok;Keum, Kyo-Un
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.12
no.5
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pp.473-480
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2002
The problems of quasi time-optimal digital control are discussed. A new design methodology of quasi time-optimal fuzzy controllers based on approximation of prototype discrete controller is suggested. Four kinds of practicable structures for fuzzy controllers are considered. Examples of computer design of quasi time-optimal fuzzy control systems are given.
It has been recognized, virtually from the time of its inception, that fisheries economics, like other aspects of resource economics, should ideally be cast in capital-theoretic terms. The fish population or biomass can be viewed as a capital stock in that, like conventional or man-made capital, it is capable of yielding a sustainable consumption flow through time. This study is to introduce the optimal control theory which was extended from the theory of calculus of variations into the study of former static theory of fisheries economics started by Gordon (1954). The optimal control theory eliminated the inadequacies of the classical techniques to a large extent. From this point of view, this study, on the base of Schaefer model, summerizes most of major results achieved so far, but does so in a manner such that the links with capital theory are made transparent. This study explores two sets of problems. The first concerns the optimal approach to the equilibrium stock, i.e. the optimal investment policy. The second set of problems arises from the relaxation of the highly restrictive assumption of autonomy (i.e. the assumption that the parameters are independent of time), then concludes the relaxation of linearity assumption together with the complexities caused by that.
Study in this paper concerns the optimal $H_{2}$ integral servo problems for linear crane model systems via the constraints of the derivatives of state variables added to the standard constraints. It is shown in the paper that the derivative state constrained optimal $H_{2}$ integral servo problems can be reduced to the standard optimal $H_{2}$ control problem. The main subject of the paper is to apply the results of derivative state constrained $H_{2}$ integral servo theorem in crane system. The effect of our proposed controller with respect to mitigate an under damping for crane model system is also verified.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.19
no.3
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pp.365-386
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2015
In this article, the linear quadratic (LQ) optimal guidance laws with arbitrary weighting functions are introduced. The optimal guidance problems in conjunction with the control effort weighed by arbitrary functions are formulated, and then the general solutions of these problems are determined. Based on these investigations, we can know a lot of previous optimal guidance laws belong to the proposed results. Additionally, the proposed results are compared with other results from the generalization standpoint. The potential importance on the proposed results is that a lot of useful new guidance laws providing their outstanding performance compared with existing works can be designed by choosing weighting functions properly. Accordingly, a new optimal guidance law is derived based on the proposed results as an illustrative example.
In this paper, the problem of determining the optimal car-deriving strategy has been examined. In order to find the optimal driving strategy, we have modified a method based on measure theory. Further, we demonstrate that the modified method is an efficient and practical algorithm for dealing with optimal control problems in a canonical formulation.
We formulate optimal quadratic regulator problems with trajectory sensitivity terms as a optimization problem for a fixed controller structure. Using well-known techniques for parametric LQ problems, we give an algorithm to obtain suboptimal feedback gains by iterative solutions of two Lyapunov equations. A numerical example is given to illustrate the effectiveness of the proposed algorithm.
The equations prescribed in Ω⊂R(sup)n are called loaded, if they contain some operations of the traces of desired solution on manifolds (of dimension which is strongly less than n) from closure Ω. These equations result from approximations of nonlinear equations by linear ones, in the problems of optimal control when the control when the control actions depends on a part of independent variables, in investigations of the inverse problems and so on. In present work we study the nonlocal boundary value problems for first-order loaded differential operator equations. Criterion of unique solvability is established. We illustrate the obtained results by examples.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.15
no.1
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pp.65-75
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1989
This study complements the previous studies on workload distribution problems in Flexible Manufacturing Systems. Specifically, we consider the problem in two perspectives, the long-range policy and the short and medium-term planning and control. The long-term loading policy focusses on identifying the optimal loading of the system characterized by either balanced loading or unique unbalanced loading for which a steepest ascent method is developed. These results are then applied to study the optimal medium and short-term planning and control problems, for which a truncated dynamic programming method is developed in order to obtain the optimal allocation of the given operation mix of part types to work stations.
This paper presents a method for the optimal control of the distributed parameter systems (DPSs) by a hierarehical computational procedure. Approximate lumped parameter systems (LPSs) are derived by using the Galerkin method employing the Legendre polynomials as the basis functions. The DPSs however, are transformed into the large scale LPSs. And thus, the hierarchical control scheme is introduced to determine the optimal control inputs for the obtained LPSs. In addition, an approach to block pulse functions is applied to solve the optimal control problems of the obtained LPSs. The proposed method is simple and efficient in computation for the optimal control of DPSs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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