論文の概要: A purely data-driven framework for prediction, optimization, and control
of networked processes: application to networked SIS epidemic model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02005v1
- Date: Sun, 1 Aug 2021 03:57:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-06 02:25:32.017727
- Title: A purely data-driven framework for prediction, optimization, and control
of networked processes: application to networked SIS epidemic model
- Title（参考訳）: ネットワーク化プロセスの予測、最適化、制御のための純粋データ駆動フレームワーク:ネットワーク化sis流行モデルへの応用
- Authors: Ali Tavasoli, Teague Henry, Heman Shakeri
- Abstract要約: 我々は,大規模ネットワーク上での非線形力学の同定と制御を行う演算子理論に基づくデータ駆動型フレームワークを開発した。
提案手法では、ネットワーク構造に関する事前の知識は必要とせず、状態の2段階のスナップショットのみを用いて基礎となるダイナミクスを識別する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8287206589886881
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Networks are landmarks of many complex phenomena where interweaving
interactions between different agents transform simple local rule-sets into
nonlinear emergent behaviors. While some recent studies unveil associations
between the network structure and the underlying dynamical process, identifying
stochastic nonlinear dynamical processes continues to be an outstanding
problem. Here we develop a simple data-driven framework based on
operator-theoretic techniques to identify and control stochastic nonlinear
dynamics taking place over large-scale networks. The proposed approach requires
no prior knowledge of the network structure and identifies the underlying
dynamics solely using a collection of two-step snapshots of the states. This
data-driven system identification is achieved by using the Koopman operator to
find a low dimensional representation of the dynamical patterns that evolve
linearly. Further, we use the global linear Koopman model to solve critical
control problems by applying to model predictive control (MPC)--typically, a
challenging proposition when applied to large networks. We show that our
proposed approach tackles this by converting the original nonlinear programming
into a more tractable optimization problem that is both convex and with far
fewer variables.
- Abstract（参考訳）: ネットワークは、異なるエージェント間の相互作用が単純な局所規則セットを非線形創発的行動に変換する多くの複雑な現象のランドマークである。
近年の研究では、ネットワーク構造と基礎となる力学過程の関連が明らかにされているが、確率的非線形力学過程の同定は未解決の問題である。
本稿では,大規模ネットワーク上で発生する確率的非線形ダイナミクスを識別・制御するための演算子理論に基づく単純なデータ駆動フレームワークを開発した。
提案手法では,ネットワーク構造の事前知識を必要とせず,状態の2段階スナップショットの収集のみを用いて基盤となるダイナミクスを識別する。
このデータ駆動システム同定は、koopman演算子を使用して線形に進化する動的パターンの低次元表現を見つけることによって達成される。
さらに,大局的な線形クープマンモデルを用いて,予測制御(MPC)モデルに適用することで,重要な制御問題を解く。
提案手法は, 従来の非線形プログラミングを, 凸およびはるかに少ない変数を持つより扱いやすい最適化問題に変換することで, この問題に対処できることを示す。
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