Mètodes i eines basades en l’anàlisi intervalar

Ferrer Mallorqui, Ines (Participant)
Calm Puig, Remei (Participant)
Figueras Coma, Albert (Participant)
Vehi Casellas, Jose (Participant)
Luo Ren, Ningsu (Participant)
Armengol Llobet, Joaquim (Participant)
Beneyto Tantiña, Aleix (Participant)
Contreras Fernandez-Davila, Ivan (Participant)
Luque Urrutia, Jesus Antonio (Participant)
Estremera Toledo, Ernesto (Participant)
Cabrera Tejera, Alvis (Participant)
Mujahid, Omer (Participant)
Najib Ur Rehman, Syed (Participant)
Ibrahim, Muhammad (Participant)
Casadesus Anglada, Sara (Participant)
Capilla Manzano, Marc (Participant)
Basora Reixach, Nil (Participant)
Sundas, Amina (Participant)
Soler Boada, Júlia (Participant)
Noguer i Torres, Josep (Participant)
Liu, Chengli (Participant)
Rodriguez Sarmiento, Xiomara (Participant)

Modeling and Intelligent Control Engineering (MiceLab) Research Group

Línia de recerca: Impacte

Descripció de l'impacte

La imprecisió i la incertesa de sistemes complexos poden ser representats en molts casos per models d'intervals. Una de les nostres línees de recerca és desenvolupar mètodes i eines basades en l’anàlisi intervalar per poder treballar amb aquests sistemes. Dins el grups de recerca, s’han desenvolupar les eines següents usant l’anàlisi intervalar com a base - IvalDv: aritmética d’intervals modals - FSTAR: Aproximació interna i externa de la *-extensió semàntica d’una funció continua. - QSI: Inversió de conjunts amb quantificadors - MINIMAX: optimització restringida - SQUALTRACK: detecció de fallades en sistemes dinàmics L’anàlisi intervalar l’hem aplicat en diversos camps tals com la modelització, simulació, detecció de falles, inversió de conjunts, problemes d’optimització, anàlisi i disseny de control robust, gràfics per ordinador, etc.