69 research outputs found

    Quantile Optimization via Multiple Timescale Local Search for Black-box Functions

    Full text link
    We consider quantile optimization of black-box functions that are estimated with noise. We propose two new iterative three-timescale local search algorithms. The first algorithm uses an appropriately modified finite-difference-based gradient estimator that requires 2d2d + 1 samples of the black-box function per iteration of the algorithm, where dd is the number of decision variables (dimension of the input vector). For higher-dimensional problems, this algorithm may not be practical if the black-box function estimates are expensive. The second algorithm employs a simultaneous-perturbation-based gradient estimator that uses only three samples for each iteration regardless of problem dimension. Under appropriate conditions, we show the almost sure convergence of both algorithms. In addition, for the class of strongly convex functions, we further establish their (finite-time) convergence rate through a novel fixed-point argument. Simulation experiments indicate that the algorithms work well on a variety of test problems and compare well with recently proposed alternative methods

    Mathematical Fuzzy Logic in the Emerging Fields of Engineering, Finance, and Computer Sciences

    Get PDF
    Mathematical fuzzy logic (MFL) specifically targets many-valued logic and has significantly contributed to the logical foundations of fuzzy set theory (FST). It explores the computational and philosophical rationale behind the uncertainty due to imprecision in the backdrop of traditional mathematical logic. Since uncertainty is present in almost every real-world application, it is essential to develop novel approaches and tools for efficient processing. This book is the collection of the publications in the Special Issue “Mathematical Fuzzy Logic in the Emerging Fields of Engineering, Finance, and Computer Sciences”, which aims to cover theoretical and practical aspects of MFL and FST. Specifically, this book addresses several problems, such as:- Industrial optimization problems- Multi-criteria decision-making- Financial forecasting problems- Image processing- Educational data mining- Explainable artificial intelligence, etc

    Ανάπτυξη και βαθμονόμηση μεθόδων αυτόματου ελέγχου μη γραμμικών συστημάτων με χρήση τεχνικών υπολογιστικής νοημοσύνης με έμφαση στον έλεγχο μη επανδρωμένων εναέριων οχημάτων

    No full text
    The objective of this dissertation is to develop and fine-tune automatic control techniques for nonlinear systems, with a focus on unmanned aerial vehicle control, through the application of computational intelligence methods. Specifically, this research focuses on utilizing radial basis function networks (RBFNs), known for their simplicity and fast training, and cooperative particle swarm optimization (CPSO), recognized for its improved optimization results through collaboration among multiple swarms. An important issue faced in this dissertation is the problem of controlling nonlinear systems by utilizing nonlinear control methodologies, primarily backstepping control and model predictive control. Backstepping control offers robustness, and stability for non-strict feedback systems, whereas the model predictive control (MPC) method involves formulating and solving an optimization problem at discrete time steps, enabling accurate prediction of future system behavior and control in complex dynamic systems with constraints and disturbances. The main nonlinear systems that are investigated in this dissertation are unmanned aerial vehicles (UAVs), with a specific focus on quadrotor vehicles. Controlling the quadrotor, especially concerning trajectory tracking, presents a significant challenge due to its inherently nonlinear and underactuated nature, characterized by intercoupled terms. In this thesis the trajectory tracking problem was addressed by developing a new nonlinear backstepping controller which integrates RBF neural networks. Backstepping controllers are based on first-principles equations to face the significant challenge of effectively handling inherent nonlinearities, but are vulnerable to unmodeled dynamics and uncertainties in practical applications. To tackle this challenge, the thesis proposes a novel solution which integrates a backstepping controller with RBF networks for handling uncertainties during quadrotor trajectory tracking, thus offering a data-driven approximation for handling unmodeled uncertainties. In addition to developing an effective tracking control strategy for a quadcopter, it is equally important to properly tune its control parameters, especially when more than one controller is used for regulating the system. To this end, in this thesis, a novel CPSO optimization framework is designed for optimizing the tuning parameters of a quadrotor trajectory tracking control scheme. The control framework included two subsystems: an MPC controller for position tracking and a PID scheme for attitude stabilization. This approach involves collaborative optimization of the numerous controllers tuning parameters, resulting in improved tracking performance, enhanced robustness and efficient optimization within reasonable timeframes. In tandem with the development of an algorithm for the optimal tuning of a quadcopter's control parameters, two additional cooperative particle swarm algorithms were also devised to address and resolve high-dimensional non-convex problems. To this end, two novel CPSO frameworks were formulated to address the problems related to optimal reactive power flow (ORPF) management in smart distribution grids and critical parameter identification in WWTPs. To be more specific a CPSO optimization and control framework was designed in order to tackle the reactive power flow (RPF) problem of photovoltaic-heavy distribution networks. Furthermore, in response to the estimation of critical parameters challenges faced in wastewater treatment processes (WWTPs), a new CPSO-identification framework was proposed that can be used for solving a nonlinear optimization problem. This thesis also addresses another crucial issue concerning the modeling and control of nonlinear time-varying systems. In this context, the challenge lies not only in choosing between linear and nonlinear models but, more importantly, in ensuring that the model employed can adapt its parameters so as to effectively track changes in the system's dynamics. In this thesis, a new nonlinear control framework is presented in which adaptive neural network models are incorporated. A comprehensive framework for nonlinear adaptive control is developed, ensuring satisfactory control performance across various operation regions. The control law of the closed-loop system is proven to be asymptotically stable using Lyapunov stability theory. Two case studies are conducted within this framework, involving a nonlinear autoregressive exogenous (NARX) system and a time-varying continuous stirred tank reactor (CSTR).The strategies presented in this dissertation are evaluated across a range of case studies, including simulated scenarios. The effectiveness of these proposed schemes is showcased through comparisons with other approaches documented in the bibliography.Στόχος της παρούσας διατριβής είναι η δημιουργία και η βέλτιστη βαθμονόμηση τεχνικών αυτόματου ελέγχου για μη γραμμικά συστήματα, με έμφαση στον έλεγχο μη επανδρωμένων εναέριων οχημάτων, χρησιμοποιώντας μεθόδους υπολογιστικής νοημοσύνης. Οι κύριες μέθοδοι υπολογιστικής νοημοσύνης που χρησιμοποιήθηκαν είναι τα νευρωνικά δίκτυα ακτινικής βάσης (Radial Basis Function Neural Networks, RBF NNs), γνωστά για την απλότητα και τη γρήγορη εκπαίδευσή τους, και η συνεργατική βελτιστοποίηση σμήνους σωματιδίων (Cooperative Particle Swarm Optimization, CPSO), αναγνωρισμένη για τα βελτιωμένα αποτελέσματα βελτιστοποίησης μέσω της συνεργασίας μεταξύ πολλαπλών σμηνών. Ένα σημαντικό ζήτημα που αντιμετωπίστηκε σε αυτή τη διατριβή είναι το πρόβλημα του ελέγχου μη γραμμικών συστημάτων με τη χρήση μη γραμμικών μεθοδολογιών ελέγχου. Οι κύριες μεθοδολογίες ελέγχου που χρησιμοποιούνται είναι η μέθοδος backstepping και η μέθοδος ελέγχου με τη χρήση μοντέλων πρόβλεψης (Model Predictive Control, MPC). Ο έλεγχος backstepping χρησιμοποιείται για την παραγωγή ευσταθών εύρωστων ελεγκτών για τη περίπτωση συστημάτων αυστηρής ανατροφοδότησης, ενώ η μέθοδος MPC περιλαμβάνει το σχηματισμό και την επίλυση ενός προβλήματος βελτιστοποίησης σε πραγματικό χρόνο, επιτρέποντας την ακριβή πρόβλεψη της μελλοντικής συμπεριφοράς του συστήματος, αλλά και τον έλεγχο σε πολύπλοκα δυναμικά συστήματα με περιορισμούς και διαταραχές. Τα κύρια μη γραμμικά συστήματα που διερευνώνται στην παρούσα διατριβή είναι τα μη επανδρωμένα εναέρια οχήματα (Unmanned Aerial Vehicles, UAVs), και ιδιαίτερα τα τετρακόπτερα εναέρια οχήματα (Quadrotor Unmanned Aerial Vehicles, QUAVs). Ο έλεγχος ενός τετρακόπτερου για το πρόβλημα της παρακολούθησης πηγαίας τροχιάς, αποτελεί σημαντική πρόκληση λόγω της εγγενώς μη γραμμικής και υποδιεγειρόμενης φύσης του οχήματος. Στην παρούσα διατριβή το πρόβλημα της παρακολούθησης πηγαίας τροχιάς αντιμετωπίστηκε με την ανάπτυξη ενός νέου μη γραμμικού ελεγκτή backstepping, ο οποίος ενσωματώνει νευρωνικά δίκτυα RBF. Οι ελεγκτές backstepping που έχουν τις ρίζες τους σε εξισώσεις πρώτων αρχών, αντιμετωπίζουν τη σημαντική πρόκληση του αποτελεσματικού χειρισμού εγγενών μη γραμμικοτήτων, αλλά είναι ευάλωτοι σε μη μοντελοποιημένες δυναμικές και αβεβαιότητες όταν εφαρμόζονται σε πρακτικές εφαρμογές. Για την αντιμετώπιση αυτού του προβλήματος, στην παρούσα διατριβή προτείνεται η διαμόρφωση ενός νέου ελεγκτή backstepping με ενσωματωμένα νευρωνικά δίκτυα RBF για τον χειρισμό αβεβαιοτήτων κατά την διάρκεια της παρακολούθησης πηγαίας τροχιάς του τετρακόπτερου. Με αυτόν τον τρόπο, παρέχεται μια προσέγγιση βασισμένη σε δεδομένα για τον υπολογισμό των μη-μοντελοποιημένων αβεβαιοτήτων, με σκοπό τον επιτυχή έλεγχο του τετρακόπτερου.Εκτός από την ανάπτυξη αποτελεσματικών στρατηγικών ελέγχου παρακολούθησης της τροχιάς ενός τετρακόπτερου, είναι εξίσου σημαντική και η κατάλληλη βαθμονόμηση των παραμέτρων ελέγχου αυτών των μεθόδων. Η δυσκολία στην βαθμονόμηση αυξάνεται όταν χρησιμοποιούνται περισσότεροι από ένας ελεγκτές για τη ρύθμιση του συστήματος, κάτι που δημιουργεί μεγάλο αριθμό παραμέτρων προς βαθμονόμηση. Για τον σκοπό αυτό, σε αυτή τη διατριβή προτείνεται ένα νέο πλαίσιο συνεργατικής βελτιστοποίησης CPSO κατάλληλο για τη βέλτιστη βαθμονόμηση των παραμέτρων ενός τετρακόπτερου συστήματος για το πρόβλημα παρακολούθησης πηγαίας τροχιάς. Το διαμορφωμένο πλαίσιο ελέγχου περιλαμβάνει δύο υποσυστήματα: έναν ελεγκτή MPC για την παρακολούθηση της θέσης και ένα σχήμα PID για τη σταθεροποίηση της στάσης του τετρακόπτερου. Ανταλλάσσοντας πληροφορίες, τα δύο σμήνη συνεργάζονται μεταξύ τους για την αποτελεσματική εξερεύνηση του χώρου αναζήτησης με σκοπό την εύρεση παραμέτρων βαθμονόμησης οι οποίες καλυτερεύουν την ικανότητα παρακολούθησης της επιθυμητής πηγαίας τροχιάς. Συγχρόνως με την ανάπτυξη ενός αλγορίθμου για τη βέλτιστη βαθμονόμηση των παραμέτρων ελέγχου ενός τετρακόπτερου, με στόχο την αντιμετώπιση και την επίλυση προβλημάτων υψηλής διαστατικότητας που δεν είναι κυρτά, δημιουργήθηκαν δύο ακόμη νέοι συνεργατικοί αλγόριθμοι σμήνους σωματιδίων. Ειδικότερα, αναπτύχθηκαν δύο νέα πλαίσια CPSO για την αντιμετώπιση των προβλημάτων που σχετίζονται με τη διαχείριση της άεργους ροής ισχύος (Optimal Reactive Power Flow, ORPF) σε έξυπνα κατανεμημένα δίκτυα (Distributed Networks, DNs) και τη αναγνώριση των κρίσιμων παραμέτρων σε εγκαταστάσεις επεξεργασίας λυμάτων (Wastewater Treatment Plants, WWTPs). Συγκεκριμένα, διαμορφώθηκε ένα νέο συνεργατικό πλαίσιο βελτιστοποίησης και ελέγχου CPSO για την αντιμετώπιση του προβλήματος διαχείρισης ισχύος σε έξυπνα δίκτυα με υψηλό αριθμό φωτοβολταϊκών (Photovoltaic, PV) συσκευών. Επιπλέον, με σκοπό την αναγνώριση των παραμέτρων λειτουργίας σε μοντέλα εγκαταστάσεων επεξεργασίας λυμάτων διαμορφώθηκε νέο πλαίσιο CPSO το οποίο χρησιμοποιήθηκε για την επίλυση ενός μη γραμμικού προβλήματος βελτιστοποίησης. Ένα άλλο κρίσιμο πρόβλημα που αντιμετωπίστηκε σε αυτή τη διατριβή σχετίζεται με τη μοντελοποίηση και τον έλεγχο μη γραμμικών χρονικά μεταβαλλόμενων συστημάτων. Σε αυτό το πρόβλημα, η δυσκολία δεν αφορά απλώς τη χρήση γραμμικών ή μη γραμμικών μοντέλων, αλλά αναφέρεται στο γεγονός ότι το μοντέλο που χρησιμοποιείται πρέπει να είναι προσαρμοστικό, ώστε να είναι σε θέση να παρακολουθεί τις αλλαγές στη δυναμική του συστήματος. Στην παρούσα διατριβή παρουσιάζεται ένα νέο μη γραμμικό πλαίσιο ελέγχου στο οποίο ενσωματώνονται προσαρμοστικά μοντέλα νευρωνικών δικτύων. Συγκεκριμένα, αναπτύχθηκε ένα ολοκληρωμένο πλαίσιο μη γραμμικού προσαρμοστικού ελέγχου, για την εξασφάλιση καλής απόδοσης ελέγχου σε διάφορες περιοχές λειτουργίας. Ο νόμος ελέγχου του συστήματος κλειστού βρόχου αποδεικνύεται ασυμπτωτικά ευσταθής με τη χρήση της θεωρίας ευστάθειας Lyapunov. Στο πλαίσιο αυτό διεξάγονται δύο αναλύσεις υποθέσεων, που αφορούν ένα μη γραμμικό αυτοπαλινδρομούμενο εξωγενές σύστημα (Nonlinear Autoregressive Exogenous, NARX) και έναν χημικό αντιδραστήρα συνεχούς ροής με ανάδευση (Continuous Stirred Tank Reactor, CSTR).Οι στρατηγικές που παρουσιάζονται στην παρούσα διατριβή αξιολογούνται σε μια σειρά αναλύσεων υποθέσεων συμπεριλαμβανομένων προσομοιωμένων σεναρίων. Η αποτελεσματικότητα αυτών των προτεινόμενων μεθόδων παρουσιάζεται μέσω συγκρίσεων με άλλες προσεγγίσεις που αναφέρονται στη βιβλιογραφία

    Lifelong Learning-Based Multilayer Neural Network Control of Nonlinear Continuous-Time Strict-Feedback Systems

    Get PDF
    In This Paper, We Investigate Lifelong Learning (LL)-Based Tracking Control for Partially Uncertain Strict Feedback Nonlinear Systems with State Constraints, employing a Singular Value Decomposition (SVD) of the Multilayer Neural Networks (MNNs) Activation Function based Weight Tuning Scheme. the Novel SVD-Based Approach Extends the MNN Weight Tuning to (Formula Presented.) Layers. a Unique Online LL Method, based on Tracking Error, is Integrated into the MNN Weight Update Laws to Counteract Catastrophic Forgetting. to Adeptly Address Constraints for Safety Assurances, Taking into Account the Effects Caused by Disturbances, We Utilize a Time-Varying Barrier Lyapunov Function (TBLF) that Ensures a Uniformly Ultimately Bounded Closed-Loop System. the Effectiveness of the Proposed Safe LL MNN Approach is Demonstrated through a Leader-Follower Formation Scenario Involving Unknown Kinematics and Dynamics. Supporting Simulation Results of Mobile Robot Formation Control Are Provided, Confirming the Theoretical Findings

    Citizen Science and Geospatial Capacity Building

    Get PDF
    This book is a collection of the articles published the Special Issue of ISPRS International Journal of Geo-Information on “Citizen Science and Geospatial Capacity Building”. The articles cover a wide range of topics regarding the applications of citizen science from a geospatial technology perspective. Several applications show the importance of Citizen Science (CitSci) and volunteered geographic information (VGI) in various stages of geodata collection, processing, analysis and visualization; and for demonstrating the capabilities, which are covered in the book. Particular emphasis is given to various problems encountered in the CitSci and VGI projects with a geospatial aspect, such as platform, tool and interface design, ontology development, spatial analysis and data quality assessment. The book also points out the needs and future research directions in these subjects, such as; (a) data quality issues especially in the light of big data; (b) ontology studies for geospatial data suited for diverse user backgrounds, data integration, and sharing; (c) development of machine learning and artificial intelligence based online tools for pattern recognition and object identification using existing repositories of CitSci and VGI projects; and (d) open science and open data practices for increasing the efficiency, decreasing the redundancy, and acknowledgement of all stakeholders

    Advances in Condition Monitoring, Optimization and Control for Complex Industrial Processes

    Get PDF
    The book documents 25 papers collected from the Special Issue “Advances in Condition Monitoring, Optimization and Control for Complex Industrial Processes”, highlighting recent research trends in complex industrial processes. The book aims to stimulate the research field and be of benefit to readers from both academic institutes and industrial sectors

    Underwater Vehicles

    Get PDF
    For the latest twenty to thirty years, a significant number of AUVs has been created for the solving of wide spectrum of scientific and applied tasks of ocean development and research. For the short time period the AUVs have shown the efficiency at performance of complex search and inspection works and opened a number of new important applications. Initially the information about AUVs had mainly review-advertising character but now more attention is paid to practical achievements, problems and systems technologies. AUVs are losing their prototype status and have become a fully operational, reliable and effective tool and modern multi-purpose AUVs represent the new class of underwater robotic objects with inherent tasks and practical applications, particular features of technology, systems structure and functional properties
    corecore