Fugu-MT 論文翻訳(概要): On the use of Data-Driven Cost Function Identification in Parametrized NMPC

論文の概要: On the use of Data-Driven Cost Function Identification in Parametrized NMPC

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.04076v1
Date: Fri, 8 May 2020 14:53:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-05 13:19:50.825981
Title: On the use of Data-Driven Cost Function Identification in Parametrized NMPC
Title（参考訳）: 並列化NMPCにおけるデータ駆動コスト関数同定の利用について
Authors: Mazen Alamir
Abstract要約: 本稿では,コスト関数のデータ駆動モデルを用いた制約付きモデル予測制御(NMPC)設計のためのフレームワークを提案する。本論文では,pythonモジュールを使用した完全な実装を提案し,GitHubリポジトリで無償公開されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, a framework with complete numerical investigation is proposed regarding the feasibility of constrained Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) design using Data-Driven model of the cost function. Although the idea is very much in the air, this paper proposes a complete implementation using python modules that are made freely available on a GitHub repository. Moreover, a discussion regarding the different ways of deriving control via data-driven modeling is proposed that can be of interest to practitioners.
Abstract（参考訳）: 本稿では, コスト関数のデータ駆動モデルを用いた制約付き非線形予測制御(NMPC)の設計の実現可能性について, 完全な数値解析による枠組みを提案する。本論文では,pythonモジュールを使用した完全な実装を提案し,GitHubリポジトリで無償公開されている。また,データ駆動モデリングによる制御の導出方法については,実践者にとって興味深い議論がなされている。

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