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/2311.07202v3
Date: Fri, 19 Jan 2024 05:54:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-22 13:12:08.932410
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。その結果, ベースラインのRNN, 標準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/exploding 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/exploding gradient problem while ensuring closed-loop stability. From a simulation study of a nonlinear chemical reactor, we observed a mitigation of vanishing/exploding 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 Networks, 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、消失/爆発勾配の問題に遭遇する。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・爆発勾配問題を緩和し, 閉ループ安定性を確保した。本研究では, 非線形化学反応器のシミュレーションから, 拡散勾配問題の緩和, 収束時間の低減, 46.7%, 31.3%, 20.2%のパーセンテージ低下を観測した。

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