Fugu-MT 論文翻訳(概要): Input Convex LSTM: A Convex Approach for Fast Lyapunov-Based Model Predictive Control

論文の概要: Input Convex LSTM: A Convex Approach for Fast Lyapunov-Based Model Predictive Control

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07202v1
Date: Mon, 13 Nov 2023 09:41:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-14 14:47:18.400237
Title: Input Convex LSTM: A Convex Approach for Fast Lyapunov-Based Model Predictive Control
Title（参考訳）: 入力凸LSTM:高速リアプノフモデル予測制御のための凸アプローチ
Authors: Zihao Wang, Zhe Wu
Abstract要約: Lyapunov-based Model Predictive Control (MPC) のための新しい入力凸LSTMを提案する。ベースラインRNN, LSTM, 入力凸リカレントニューラルネットワークと比較して, 減少率は46.7%, 31.3%, 20.2%であった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.525683429980038
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Leveraging Input Convex Neural Networks (ICNNs), ICNN-based Model Predictive Control (MPC) successfully attains globally optimal solutions by upholding convexity within the MPC framework. However, current ICNN architectures encounter the issue of vanishing gradients, which limits their ability to serve as deep neural networks for complex tasks. Additionally, the current neural network-based MPC, including conventional neural network-based MPC and ICNN-based MPC, faces slower convergence speed when compared to MPC based on first-principles models. In this study, we leverage the principles of ICNNs to propose a novel Input Convex LSTM for Lyapunov-based MPC, with the specific goal of reducing convergence time and mitigating the vanishing gradient problem while ensuring closed-loop stability. From a simulation study of a nonlinear chemical reactor, we observed a mitigation of vanishing gradient problem and a reduction in convergence time, with a percentage decrease of 46.7%, 31.3%, and 20.2% compared to baseline plain RNN, plain LSTM, and Input Convex Recurrent Neural Network, respectively.
Abstract（参考訳）: 入力凸ニューラルネットワーク(ICNN)を活用し、ICNNベースのモデル予測制御(MPC)は、MPCフレームワーク内の凸性を維持することで、グローバルに最適なソリューションを実現する。しかし、現在のICNNアーキテクチャでは、複雑なタスクのためのディープニューラルネットワークとして機能する能力を制限するグラデーションの消滅という問題に直面している。さらに、従来のニューラルネットワークベースのMPCやICNNベースのMPCを含む現在のニューラルネットワークベースのMPCは、第一原理モデルに基づくMPCと比較して収束速度が遅い。本研究では, リアプノフ系mpcのための新しい入力凸lstmを提案するために, icnnsの原理を活用し, 収束時間を短縮し, 消滅勾配問題を緩和し, 閉ループ安定性を確保した。非線形ケミカルリアクターのシミュレーション研究から, 消失勾配問題の緩和と収束時間の短縮が観察され, ベースラインrnn, プレーンlstm, 入力凸リカレントニューラルネットワークと比較して46.7%, 31.3%, 20.2%の低下を示した。

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