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Approximate inverses in preconditioned fast dual gradient methods for MPC

机译:MPC的预处理快速对偶梯度方法中的近似逆

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摘要

This paper considers the usage of approximate inverses in a preconditioned fast dual proximal gradient method for Model Predictive Control (MPC). We show that for a dualization of the dynamic constraints, the dense preconditioner is an exponentially off-diagonally decaying matrix. By approximating the preconditioner by a banded matrix, the computational cost per iteration can be decreased, while early numerical tests indicate that the number of iterations is almost unaffected in cases where the off-diagonal decay is rapid.
机译:本文考虑了在模型预测控制(MPC)的预处理快速双重近邻梯度方法中近似逆的用法。我们表明,对于动态约束的对偶化,密集预处理器是一个指数对角衰减矩阵。通过用带状矩阵近似预处理器,可以减少每次迭代的计算成本,而早期的数值测试表明,在非对角线衰减很快的情况下,迭代次数几乎不受影响。

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