論文の概要: Incremental Correction in Dynamic Systems Modelled with Neural Networks for Constraint Satisfaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03698v1
• Date: Thu, 8 Sep 2022 10:33:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-09 13:42:29.592079
• Title: Incremental Correction in Dynamic Systems Modelled with Neural Networks for Constraint Satisfaction
• Title（参考訳）: 制約満足度のためのニューラルネットワークを用いた動的システムのインクリメンタル補正
• Authors: Namhoon Cho, Hyo-Sang Shin, Antonios Tsourdos, Davide Amato
• Abstract要約: 提案手法は、その引数の基底値のまわりのダイナミクスを線形化することである。 オンライン更新アプローチは、有限水平制御の全体的なターゲティング精度を高めるのに有用である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.729108277517129
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study presents incremental correction methods for refining neural network parameters or control functions entering into a continuous-time dynamic system to achieve improved solution accuracy in satisfying the interim point constraints placed on the performance output variables. The proposed approach is to linearise the dynamics around the baseline values of its arguments, and then to solve for the corrective input required to transfer the perturbed trajectory to precisely known or desired values at specific time points, i.e., the interim points. Depending on the type of decision variables to adjust, parameter correction and control function correction methods are developed. These incremental correction methods can be utilised as a means to compensate for the prediction errors of pre-trained neural networks in real-time applications where high accuracy of the prediction of dynamical systems at prescribed time points is imperative. In this regard, the online update approach can be useful for enhancing overall targeting accuracy of finite-horizon control subject to point constraints using a neural policy. Numerical example demonstrates the effectiveness of the proposed approach in an application to a powered descent problem at Mars.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,連続時間力学系に入力されるニューラルネットワークパラメータや制御関数をインクリメンタルに補正し,性能出力変数の中間点制約を満たす解の精度を向上させる手法を提案する。 提案したアプローチは、その引数の基底値のまわりのダイナミクスを線形化し、摂動軌跡を特定の時点、すなわち中間点において正確に既知の所望の所望の値に転送するために必要な補正入力を解くことである。 調整する決定変数の種類によってパラメータ補正と制御関数補正法が開発される。 これらの漸進補正方法は、所定の時点における力学系の予測精度が高いリアルタイムアプリケーションにおいて、事前訓練されたニューラルネットワークの予測誤差を補償する手段として利用することができる。 この点において、オンライン更新アプローチは、神経ポリシーを用いて点制約を受ける有限ホライゾン制御の全体的なターゲティング精度を向上させるのに有用である。 数値例は、火星の動力降下問題への応用における提案手法の有効性を示す。

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