I ricercatori della Zhejiang University in Cina hanno sviluppato un nuovo modo per aumentare le prestazioni dei sistemi automatizzati come gli impianti energetici, aeroplani ed elettronica. I ricercatori hanno pubblicato il loro metodo nel numero di luglio di IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica ( JAS ), una pubblicazione congiunta dell'Institute of Electrical and Electronic Engineers (IEEE) e della Chinese Association of Automation (CAA).
I sistemi automatizzati utilizzano il controllo predittivo del modello per utilizzare in modo efficiente l'energia. Il metodo analizza i comportamenti attuali e i tempi per prevedere e avviare i migliori passi successivi per ottimizzare gli obiettivi del sistema. Per esempio, il sistema di volo automatizzato in un aeroplano deve esaminare l'elevazione del volo, velocità, condizioni meteo, la distanza dalla destinazione, rifornimenti di carburante, e altro ancora per utilizzare in modo efficiente le sue risorse per arrivare in sicurezza.
"Il controllo predittivo del modello è ampiamente utilizzato per la sua capacità di gestire efficacemente le complesse dinamiche dei sistemi con più input e output, vincoli di sistema, e obiettivi di controllo contrastanti, " ha scritto Hongye Su, un autore sulla carta e un professore all'Università di Zhejiang, Cina. "Un ruolo chiave in questo quadro è qualcosa chiamato 'insieme fattibile'".
L'insieme fattibile sono tutte le potenziali azioni che un sistema può eseguire rimanendo entro vincoli predeterminati, come tutte le strade che potresti intraprendere, all'interno di uno stato, per raggiungere la stessa destinazione. Queste possibili soluzioni possono essere visualizzate matematicamente come uno spazio all'interno di forme specifiche, e quando i vincoli cambiano, così fanno le forme.
Su e il suo team hanno progettato un algoritmo che calcola l'insieme fattibile utilizzando vincoli rappresentati da forme geometriche. Il programma può determinare rapidamente l'angolo delle connessioni interne all'interno di ogni forma, con conseguente insieme fattibile o tutte le azioni possibili con facilità.
"La simulazione mostra che il metodo proposto è particolarmente efficiente per il calcolo di insiemi fattibili a bassa dimensione ed evita il problema della non unicità degli ottimizzatori, così come il problema del consumo di memoria riscontrato dalla proiezione di algoritmi, "Su ha scritto.
L'ottimizzazione dei sistemi di cose come il consumo di energia può richiedere memoria e tempo significativi, soprattutto con uno straordinario numero di vincoli da considerare. Applicando ciò che Su e il suo team chiamano il "calcolo dell'insieme ammissibile poliedrico, " il problema può essere risolto più velocemente e con meno potenza di calcolo, in termini di memoria richiesta.
Su avverte che questo vale solo per gli insiemi ammissibili a bassa dimensione, però. Meno vincoli da considerare, meno dimensioni contiene un insieme ammissibile.
"Se la dimensione dell'insieme ammissibile è molto grande, l'onere computazionale del metodo proposto sarebbe orribile, "Su ha scritto, notando che una possibile soluzione potrebbe consistere nel cambiare le forme utilizzate nel calcolo in poliedri e che è necessario più lavoro per esplorare ulteriormente questa possibilità.
