摘要
本发明提出了一种面向高维空间的混杂模型预测控制加速方法及系统,属于交通控制技术领域;包括:构建用于描述高速公路目标路段的分段仿射模型,并在其状态空间内进行采样;通过对多个状态样本进行混杂模型预测控制问题求解,构建数据集;基于K近邻算法从数据集中选取与当前分段仿射模型状态最相近的多个元组,提取对应的最优整数解并确定潜在整数解集合;根据潜在整数解集合,移除混杂模型预测控制问题中对应的逻辑约束,生成缩减后的优化问题;通过求解该优化问题确定当前控制输入,并将所得控制输入应用于分段仿射模型。本发明能够优化面向高维空间计算的求解速度,进而显著提升对于交通控制的时效性。
技术关键词
混杂模型预测控制
K近邻算法
路段
分段
多面体
蒙特卡洛
交通控制技术
逻辑
样本
数据
加速系统
密度
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