Un algoritmo secuencial, aleatorio y óptimo para problemas de factibilidad robusta

[ES] En este trabajo (del cual se presentó una versión preliminar en Alamo et al. (2007)) se propone un algoritmo aleatorio para determinar la factibilidad robusta de un conjunto de desigualdades lineales matriciales (Linear Matrix Inequalities, LMI). El algoritmo está basado en la solución de una s...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Álamo, T., Tempo, R., Ramírez, D.R., Luque, A., Camacho, E.F.
Tipo de recurso: artículo
Fecha de publicación:2013
País:España
Institución:Universitat Politècnica de València (UPV)
Repositorio:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia
Idioma:español
OAI Identifier:oai:riunet.upv.es:10251/144132
Acceso en línea:https://riunet.upv.es/handle/10251/144132
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Robust feasibility
Linear matrix inequalities
Randomized algorithms
Robust control
Factibilidad robusta
Desigualdades lineales matriciales
Algoritmos aleatorios
Control robusto
Descripción
Sumario:[ES] En este trabajo (del cual se presentó una versión preliminar en Alamo et al. (2007)) se propone un algoritmo aleatorio para determinar la factibilidad robusta de un conjunto de desigualdades lineales matriciales (Linear Matrix Inequalities, LMI). El algoritmo está basado en la solución de una secuencia de problemas de optimización semidefinida sujetos a un bajo número de restricciones. Se aporta además una cota superior del número máximo de iteraciones que requiere el algoritmo para resolver el problema de factibilidad robusta. Finalmente, los resultados se ilustran mediante un ejemplo numérico.

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