p Pesquisadores da Universidade de Zhejiang, na China, desenvolveram uma nova maneira de aumentar o desempenho de sistemas automatizados, como usinas de energia, aviões e eletrônicos. Os pesquisadores publicaram seu método na edição de julho da IEEE / CAA Journal of Automatica Sinica ( JAS ), uma publicação conjunta do Instituto de Engenheiros Elétricos e Eletrônicos (IEEE) e da Associação Chinesa de Automação (CAA). p Os sistemas automatizados empregam o controle preditivo do modelo para usar a energia com eficiência. O método analisa os comportamentos atuais e prazos para prever e iniciar as melhores próximas etapas para otimizar os objetivos do sistema. Por exemplo, o sistema de vôo automatizado em um avião deve examinar a elevação do vôo, Rapidez, condições do tempo, a distância até o destino, suprimentos de combustível, e mais para usar seus recursos de forma eficiente para chegar com segurança.

p "O controle preditivo do modelo é amplamente utilizado por causa de sua capacidade de lidar efetivamente com a dinâmica complexa de sistemas com várias entradas e saídas, restrições do sistema, e objetivos de controle conflitantes, "escreveu Hongye Su, autor do artigo e professor da Universidade de Zhejiang, China. "Um papel fundamental nesta estrutura é algo chamado 'conjunto viável'."

p O conjunto viável são todas as ações potenciais que um sistema pode realizar enquanto permanece dentro de restrições pré-determinadas, como todas as estradas que você poderia tomar, dentro de um estado, para chegar ao mesmo destino. Essas soluções possíveis podem ser visualizadas matematicamente como um espaço dentro de formas específicas, e conforme as restrições mudam, o mesmo acontece com as formas.

p Su e sua equipe desenvolveram um algoritmo que calcula o conjunto viável usando restrições representadas por formas geométricas. O programa pode determinar rapidamente o ângulo das conexões internas dentro de cada forma, resultando no conjunto viável ou todas as ações possíveis com facilidade.

p "A simulação mostra que o método proposto é especialmente eficiente para cálculo de conjuntos viáveis ​​de baixa dimensão e evita o problema de não unicidade de otimizadores, bem como o problema de consumo de memória encontrado pela projeção de algoritmos, "Su escreveu.

p Otimizar os sistemas de coisas como o uso de energia pode levar muito tempo e memória, especialmente com um número extraordinário de restrições a serem consideradas. Ao aplicar o que Su e sua equipe chamam de "cálculo de conjunto poliédrico viável, "o problema pode ser resolvido mais rápido e com menos poder de computação, em termos de memória necessária.

p Su avisa que isso só é verdadeiro para conjuntos viáveis ​​de baixa dimensão, Contudo. Quanto menos restrições a serem consideradas, quanto menos dimensões um conjunto viável contém.

p "Se a dimensão do conjunto viável for muito grande, a carga computacional do método proposto seria horrível, "Su escreveu, observando que uma possível solução pode residir na mudança das formas usadas no cálculo para poliedros e mais trabalho é necessário para explorar mais esta possibilidade.