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    Probabilistic Framework for Sensor Management

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    A probabilistic sensor management framework is introduced, which maximizes the utility of sensor systems with many different sensing modalities by dynamically configuring the sensor system in the most beneficial way. For this purpose, techniques from stochastic control and Bayesian estimation are combined such that long-term effects of possible sensor configurations and stochastic uncertainties resulting from noisy measurements can be incorporated into the sensor management decisions

    A Decomposition Approach to Multi-Vehicle Cooperative Control

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    We present methods that generate cooperative strategies for multi-vehicle control problems using a decomposition approach. By introducing a set of tasks to be completed by the team of vehicles and a task execution method for each vehicle, we decomposed the problem into a combinatorial component and a continuous component. The continuous component of the problem is captured by task execution, and the combinatorial component is captured by task assignment. In this paper, we present a solver for task assignment that generates near-optimal assignments quickly and can be used in real-time applications. To motivate our methods, we apply them to an adversarial game between two teams of vehicles. One team is governed by simple rules and the other by our algorithms. In our study of this game we found phase transitions, showing that the task assignment problem is most difficult to solve when the capabilities of the adversaries are comparable. Finally, we implement our algorithms in a multi-level architecture with a variable replanning rate at each level to provide feedback on a dynamically changing and uncertain environment.Comment: 36 pages, 19 figures, for associated web page see http://control.mae.cornell.edu/earl/decom

    Chance-Constrained Optimal Path Planning With Obstacles

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    Autonomous vehicles need to plan trajectories to a specified goal that avoid obstacles. For robust execution, we must take into account uncertainty, which arises due to uncertain localization, modeling errors, and disturbances. Prior work handled the case of set-bounded uncertainty. We present here a chance-constrained approach, which uses instead a probabilistic representation of uncertainty. The new approach plans the future probabilistic distribution of the vehicle state so that the probability of failure is below a specified threshold. Failure occurs when the vehicle collides with an obstacle or leaves an operator-specified region. The key idea behind the approach is to use bounds on the probability of collision to show that, for linear-Gaussian systems, we can approximate the nonconvex chance-constrained optimization problem as a disjunctive convex program. This can be solved to global optimality using branch-and-bound techniques. In order to improve computation time, we introduce a customized solution method that returns almost-optimal solutions along with a hard bound on the level of suboptimality. We present an empirical validation with an aircraft obstacle avoidance example.National Science Foundation (U.S.) (Grant IIS-1017992)Boeing Company (Grant MIT-BA-GTA-1

    Structure Exploitation in Mixed-Integer Optimization with Applications to Energy Systems

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    Das Ziel dieser Arbeit ist neue numerische Methoden für gemischt-ganzzahlige Optimierungsprobleme zu entwickeln um eine verbesserte Geschwindigkeit und Skalierbarkeit zu erreichen. Dies erfolgt durch Ausnutzung gängiger Problemstrukturen wie separierbarkeit oder Turnpike-eigenschaften. Methoden, die diese Strukturen ausnutzen können, wurden bereits im Bereich der verteilten Optimierung und optimalen Steuerung entwickelt, sie sind jedoch nicht direkt auf gemischt-ganztägige Probleme anwendbar. Um verteilte Rechenressourcen zur Lösung von gemischt-ganzzahligen Problemen nutzen zu können, sind neue Methoden erforderlich. Zu diesem Zweck werden verschiedene Erweiterungen bestehender Methoden sowie neuartige Techniken zur gemischt-ganzzahligen Optimierung vorgestellt. Benchmark-Probleme aus Strom- und Energiesystemen werden verwendet, um zu demonstrieren, dass die vorgestellten Methoden zu schnelleren Laufzeiten führen und die Lösung großer Probleme ermöglichen, die sonst nicht zentral gelöst werden können. Die vorliegende Arbeit enthält die folgenden Beiträge: - Eine Erweiterung des Augmented Lagrangian Alternating Direction Inexact Newton-Algorithmus zur verteilten Optimierung für gemischt-ganzzahlige Probleme. - Ein neuer, teilweise-verteilter Optimierungsalgorithmus für die gemischt-ganzzahlige Optimierung basierend auf äußeren Approximationsverfahren. - Ein neuer Optimierungsalgorithmus für die verteilte gemischt-ganzzahlige Optimierung, der auf branch-and-bound Verfahren basiert. - Eine erste Untersuchung von Turnpike-Eigenschaften bei Optimalsteuerungsproblemen mit gemischten-Ganzzahligen Entscheidungsgrößen und ein spezieller Algorithmus zur Lösung dieser Probleme. - Eine neue Branch-and-Bound Heuristik, die a priori Probleminformationen effizienter nutzt als aktuelle Warmstarttechniken. Schließlich wird gezeigt, dass die Ergebnisse der vorgestellten Optimierungsalgorithmen für verteilte gemischt-ganzzahlige Optimierung stark Partitionierungsabhängig sind. Zu diesem Zweck wird auch eine Untersuchung von Partitionierungsmethoden für die verteilte Optimierung vorgestellt

    Classical Optimizers for Noisy Intermediate-Scale Quantum Devices

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    We present a collection of optimizers tuned for usage on Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices. Optimizers have a range of applications in quantum computing, including the Variational Quantum Eigensolver (VQE) and Quantum Approximate Optimization (QAOA) algorithms. They are also used for calibration tasks, hyperparameter tuning, in machine learning, etc. We analyze the efficiency and effectiveness of different optimizers in a VQE case study. VQE is a hybrid algorithm, with a classical minimizer step driving the next evaluation on the quantum processor. While most results to date concentrated on tuning the quantum VQE circuit, we show that, in the presence of quantum noise, the classical minimizer step needs to be carefully chosen to obtain correct results. We explore state-of-the-art gradient-free optimizers capable of handling noisy, black-box, cost functions and stress-test them using a quantum circuit simulation environment with noise injection capabilities on individual gates. Our results indicate that specifically tuned optimizers are crucial to obtaining valid science results on NISQ hardware, and will likely remain necessary even for future fault tolerant circuits
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