什么是滚动优化（receding-horizon/rolling-horizon）？
滚动优化（Receding Horizon/Rolling Horizon）是一种在控制理论和优化算法中常用的策略。它通过在每个采样时刻反复进行优化计算，来实时校正控制过程中出现的各种复杂情况。这种优化方法不是一次性离线进行的，而是随着时间的推移，反复在线进行，因此被称为“滚动优化”。
主要特点
- 实时性：滚动优化在每个采样时刻都会进行优化计算，能够及时响应系统中的变化。
- 局部最优：虽然滚动优化不能保证全局最优解，但它通过反复优化，可以接近最优状态。
- 适应性强：适用于动态环境下的系统控制，能够处理各种复杂情况。
应用场景
滚动优化广泛应用于以下领域：
- 工业自动化：如化工厂反应器温度控制、机器人轨迹规划等。
- 交通控制：通过滚动优化实现交通流量的动态调整。
- 能源管理：如风能/太阳能功率输出调整。
实现方法
滚动优化通常通过以下步骤实现：
- 预测模型：建立系统的动态模型，预测未来一段时间内的系统状态。
- 优化计算：在每个采样时刻，根据预测模型进行优化计算，得到控制策略。
- 实时调整：将优化结果应用于系统，并在下一个采样时刻重复上述过程。
优势与挑战
优势
- 实时响应：能够及时调整控制策略，适应系统变化。
- 局部最优：通过反复优化，接近最优状态。
挑战
- 计算复杂度：需要频繁进行优化计算，对计算资源要求较高。
- 模型精度：预测模型的精度直接影响优化效果。
总结
滚动优化是一种有效的实时控制策略，通过反复在线优化，能够及时校正系统中的偏差，适应动态环境下的复杂情况。尽管存在计算复杂度和模型精度等挑战，但其广泛的应用前景使其成为控制理论中的重要研究方向。