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Solving Sparse Differential Riccati Equations on Hybrid CPU-GPU Platforms

机译:求解混合CPU-GPU平台上的稀疏差分Riccati方程

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摘要

The numerical treatment of the linear-quadratic optimal control problem requires the solution of Riccati equations. In particular, the differential Riccati equations (DRE) is a key operation for the computation of the optimal control in the finite-time horizon case. In this work, we focus on large-scale problems governed by partial differential equations (PDEs) where, in order to apply a feedback control strategy, it is necessary to solve a large-scale DRE resulting from a spatial semi-discretization. To tackle this problem, we introduce an efficient implementation of the implicit Euler method and linearly implicit Euler method on hybrid CPU-GPU platforms for solving differential Riccati equations arising in a finite-time horizon linear-quadratic control problems. Numerical experiments validate our approach.
机译:线性二次最佳控制问题的数值处理需要Riccati方程的解。特别地,差分Riccati等式(DRE)是用于计算有限时间地平线案例中最佳控制的关键操作。在这项工作中,我们专注于由部分微分方程(PDE)管理的大规模问题,在其中,为了应用反馈控制策略,有必要解决由空间半离散化产生的大规模DRE。为了解决这个问题,我们在混合CPU-GPU平台上介绍了隐式欧拉方法的有效实现,并线性隐式欧拉方法,用于求解有限时间地平线线性二次控制问题中产生的差分Riccati方程。数值实验验证了我们的方法。

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