論文の概要: A Heuristic for Dynamic Output Predictive Control Design for Uncertain Nonlinear Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02268v1
• Date: Wed, 3 Feb 2021 20:01:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-05 15:59:42.396364
• Title: A Heuristic for Dynamic Output Predictive Control Design for Uncertain Nonlinear Systems
• Title（参考訳）: 不確かさ非線形システムの動的出力予測制御設計のためのヒューリスティック
• Authors: Mazen Alamir
• Abstract要約: 学習データセットを効率的に構築し、各ソリューションが学習データに多くのサンプルを提供する。 提案手法は,名目設計と比較してパラメータについて完全な知識を持つという期待された利点の最大78%を回復する。
• 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 simple heuristic is proposed for the design of uncertainty aware predictive controllers for nonlinear models involving uncertain parameters. The method relies on Machine Learning-based approximation of ideal deterministic MPC solutions with perfectly known parameters. An efficient construction of the learning data set from these off-line solutions is proposed in which each solution provides many samples in the learning data. This enables a drastic reduction of the required number of Non Linear Programming problems to be solved off-line while explicitly exploiting the statistics of the parameters dispersion. The learning data is then used to design a fast on-line output dynamic feedback that explicitly incorporate information of the statistics of the parameters dispersion. An example is provided to illustrate the efficiency and the relevance of the proposed framework. It is in particular shown that the proposed solution recovers up to 78\% of the expected advantage of having a perfect knowledge of the parameters compared to nominal design.
• Abstract（参考訳）: 本論文では,不確実パラメータを含む非線形モデルに対する不確実性認識予測制御器の設計のための簡単なヒューリスティックを提案する。 この方法は、完全に既知のパラメータを持つ理想的な決定論的MPCソリューションの機械学習に基づく近似に依存する。 これらのオフラインソリューションから設定した学習データセットを効率的に構築し、各ソリューションが学習データに多くのサンプルを提供する。 これにより、パラメータ分散の統計を明示的に活用しながら、オフラインで必要な非線形プログラミング問題の数を大幅に削減することができる。 学習データは、パラメータ分散の統計情報を明示的に組み込む高速なオンライン出力動的フィードバックを設計するために使用されます。 提案したフレームワークの効率性と妥当性を説明するための例を挙げる。 特に, 提案手法は, パラメータの完全知識を, 名目設計と比較して最大78 %まで回復できることが示唆された。

関連論文リスト

• On improving generalization in a class of learning problems with the method of small parameters for weakly-controlled optimal gradient systems [0.0]
  制御入力が非線形項の係数としてシステム力学に入力される弱制御勾配系の変分問題を考える。 摂動理論を用いて、最適化問題の列を解くことができる結果を提供する。 また、そのような近似最適解に対する収束率を推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-11T20:50:29Z)
• Nonparametric Bellman Mappings for Reinforcement Learning: Application to Robust Adaptive Filtering [3.730504020733928]
  本稿では、強化学習(RL)のための再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)における新しい非パラメトリックベルマン写像を設計する。 提案したマッピングは、RKHSのリッチな近似特性の恩恵を受け、非パラメトリックな性質のためデータの統計に仮定を適用せず、トレーニングデータなしで運用することができる。 応用として, 適応フィルタリングにおける外れ値の対応問題に対する新しい解決策を提供するために, 提案した写像を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-29T07:15:30Z)
• End-to-End Learning for Fair Multiobjective Optimization Under Uncertainty [55.04219793298687]
  機械学習における予測-Then-Forecast(PtO)パラダイムは、下流の意思決定品質を最大化することを目的としている。 本稿では,PtO法を拡張して,OWA(Nondifferentiable Ordered Weighted Averaging)の目的を最適化する。 この結果から,不確実性の下でのOWA関数の最適化とパラメトリック予測を効果的に統合できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-12T16:33:35Z)
• Predict-Then-Optimize by Proxy: Learning Joint Models of Prediction and Optimization [59.386153202037086]
  Predict-Then-フレームワークは、機械学習モデルを使用して、最適化問題の未知のパラメータを、解決前の機能から予測する。 このアプローチは非効率であり、最適化ステップを通じてバックプロパゲーションのための手作りの、問題固有のルールを必要とする。 本稿では,予測モデルを用いて観測可能な特徴から最適解を直接学習する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-22T01:32:06Z)
• Boosting Inference Efficiency: Unleashing the Power of Parameter-Shared Pre-trained Language Models [109.06052781040916]
  本稿ではパラメータ共有言語モデルの推論効率を向上させる手法を提案する。 また、完全あるいは部分的に共有されたモデルにつながる単純な事前学習手法を提案する。 その結果,本手法が自己回帰的および自己符号化的PLMに与える影響が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T15:13:58Z)
• Large-Scale OD Matrix Estimation with A Deep Learning Method [70.78575952309023]
  提案手法は,ディープラーニングと数値最適化アルゴリズムを統合し,行列構造を推論し,数値最適化を導出する。 大規模合成データセットを用いて,提案手法の優れた一般化性能を実証するために実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T14:30:06Z)
• Robust identification of non-autonomous dynamical systems using stochastic dynamics models [0.0]
  本稿では, 非線形・非線形非自律系における雑音・スパースデータからのシステム識別(ID)の問題について考察する。 隠れマルコフモデル学習のためのベイズ式から導かれる目的関数を提案し,解析する。 提案手法は,システムIDに適合するスムーズさと本質的な正規化を改善したことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-20T16:36:23Z)
• Reduced order modeling of parametrized systems through autoencoders and SINDy approach: continuation of periodic solutions [0.0]
  本研究は,ROM構築と動的識別の低減を組み合わせたデータ駆動型非侵入型フレームワークを提案する。 提案手法は、非線形力学(SINDy)のパラメトリックスパース同定によるオートエンコーダニューラルネットワークを利用して、低次元力学モデルを構築する。 これらは、システムパラメータの関数として周期的定常応答の進化を追跡し、過渡位相の計算を避け、不安定性と分岐を検出することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-13T01:57:18Z)
• Pessimistic Q-Learning for Offline Reinforcement Learning: Towards Optimal Sample Complexity [51.476337785345436]
  有限水平マルコフ決定過程の文脈におけるQ-ラーニングの悲観的変種について検討する。 ほぼ最適サンプル複雑性を実現するために,分散再現型悲観的Q-ラーニングアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-28T15:39:36Z)
• Extension of Dynamic Mode Decomposition for dynamic systems with incomplete information based on t-model of optimal prediction [69.81996031777717]
  動的モード分解は、動的データを研究するための非常に効率的な手法であることが証明された。 このアプローチの適用は、利用可能なデータが不完全である場合に問題となる。 本稿では,森-Zwanzig分解の1次近似を考察し,対応する最適化問題を記述し,勾配に基づく最適化法を用いて解く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-23T11:23:59Z)
• Variational Nonlinear System Identification [0.8793721044482611]
  本稿では,非線形状態空間モデルに対するパラメータ推定について検討する。 我々は,最大確率推定に深いつながりを持つ原理的手法である変分推論(vi)アプローチを採用する。 このviアプローチは最終的に、決定論的で扱いやすく、標準最適化ツールを使って解決できる最適化問題の解としてモデルの推定を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-08T05:43:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。