基于路径编码的联合优化方法在工业多组分复杂系统（CPS）中的最优控制应用

《ACM Transactions on Embedded Computing Systems》：Optimal Control for Industrial Multi-Component CPS via Path-Encoding-Based Joint Optimization

针对多组件混合系统中连续与离散动态耦合及状态爆炸问题，提出了一种路径编码联合优化方法，通过分解路径空间和引入优化策略，有效提升控制合成效率，并开发PED工具验证其有效性。

　　

摘要

网络物理系统（CPS）在许多安全至关重要的工业环境中得到了越来越多的应用，在这些环境中，有效且高效的最优控制合成对于确保系统的可靠运行至关重要。最优控制问题——旨在为给定的控制任务合成一个最优控制方案——仍然是CPS中的一个关键挑战，这主要是由于CPS的连续动态和离散（混合）动态之间的复杂耦合。在多组件工业系统中，这一挑战更加突出，因为控制方案的空间（包括离散路径（控制模式序列）和连续控制参数）容易遇到众所周知的状态爆炸问题。在本文中，我们提出了一种基于路径编码的多组件混合系统最优控制问题的联合优化方法。我们的方法将路径和控制参数共同编码到一个结构化、集成的空间中，将控制合成问题转化为一个定义明确的优化问题，从而可以通过现有的无导数优化算法高效求解。为了进一步提高效率，我们引入了一种优化的局部路径编码策略，该策略将原始的一维路径空间分解为多维的、按组件划分的路径空间，从而能够更有效地探索路径。这种策略还减少了内存开销并提高了可扩展性。我们在一个名为PED的工具中实现了我们的方法，实验结果表明，它能够高效地解决各种复杂多组件混合系统中的最优控制问题。此外，引入我们的局部路径编码策略进一步提升了其性能。