論文の概要: Distributed neural network control with dependability guarantees: a
compositional port-Hamiltonian approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.09046v1
- Date: Thu, 16 Dec 2021 17:37:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-17 16:54:26.666164
- Title: Distributed neural network control with dependability guarantees: a
compositional port-Hamiltonian approach
- Title（参考訳）: 信頼度保証による分散ニューラルネットワーク制御:合成ポートハミルトニアンアプローチ
- Authors: Luca Furieri, Clara Luc\'ia Galimberti, Muhammad Zakwan, Giancarlo
Ferrari-Trecate
- Abstract要約: 大規模なサイバー物理システムは、制御ポリシーが分散されていること、すなわち、ローカルなリアルタイム測定と近隣エージェントとの通信にのみ依存することを要求する。
最近の研究でニューラルネットワーク(NN)分散コントローラのトレーニングが提案されている。
NNコントローラの主な課題は、トレーニング中と後、すなわちクローズドループシステムは不安定であり、勾配の消失と爆発によってトレーニングが失敗する可能性があることである。
- 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: Large-scale cyber-physical systems require that control policies are
distributed, that is, that they only rely on local real-time measurements and
communication with neighboring agents. Optimal Distributed Control (ODC)
problems are, however, highly intractable even in seemingly simple cases.
Recent work has thus proposed training Neural Network (NN) distributed
controllers. A main challenge of NN controllers is that they are not dependable
during and after training, that is, the closed-loop system may be unstable, and
the training may fail due to vanishing and exploding gradients. In this paper,
we address these issues for networks of nonlinear port-Hamiltonian (pH)
systems, whose modeling power ranges from energy systems to non-holonomic
vehicles and chemical reactions. Specifically, we embrace the compositional
properties of pH systems to characterize deep Hamiltonian control policies with
built-in closed-loop stability guarantees, irrespective of the interconnection
topology and the chosen NN parameters. Furthermore, our setup enables
leveraging recent results on well-behaved neural ODEs to prevent the phenomenon
of vanishing gradients by design. Numerical experiments corroborate the
dependability of the proposed architecture, while matching the performance of
general neural network policies.
- Abstract（参考訳）: 大規模なサイバー物理システムは、制御ポリシーが分散されていること、すなわち、ローカルなリアルタイム測定と近隣エージェントとの通信にのみ依存することを要求する。
しかし、最適分散制御(ODC)問題は、一見単純な場合であっても非常に難解である。
これにより、ニューラルネットワーク(NN)分散コントローラのトレーニングが提案されている。
NNコントローラの主な課題は、トレーニング中と後、すなわちクローズドループシステムは不安定であり、勾配の消失と爆発によってトレーニングが失敗する可能性があることである。
本稿では, エネルギーシステムから非ホロノミック車両, 化学反応まで, モデル化能力を持つ非線形ポート・ハミルトン系(pH)のネットワークについて論じる。
具体的には、相互接続トポロジーと選択したnnパラメータに関係なく、深いハミルトニアン制御ポリシを内蔵した閉ループ安定性保証で特徴付けるため、phシステムの構成特性を取り入れた。
さらに、我々は、ニューラルネットワークの最近の結果を活用して、設計による勾配の消失現象を防止する。
数値実験は、一般的なニューラルネットワークポリシーのパフォーマンスにマッチしながら、提案されたアーキテクチャの依存性を補う。
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