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

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07202v4
Date: Mon, 22 Apr 2024 04:26:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-24 00:23:13.773663
Title: Input Convex LSTM: A Convex Approach for Fast Model Predictive Control
Title（参考訳）: 入力凸LSTM:高速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: 本稿では,現在のICNNにおける爆発的勾配問題を緩和し,NNベースのMPCの収束時間を短縮する新しいモデル予測制御用入力凸LSTMを提案する。非線形化学反応器のシミュレーション実験から, 収束時間を46.7%, 31.3%, 20.2%と, ベースラインの標準RNN, 標準LSTM, 入力凸RNNをそれぞれ減少させた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.835081385422653
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 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 MPC, with the specific goals of mitigating the exploding gradient problems in current ICNNs and reducing convergence time for NN-based MPC. From a simulation study of a nonlinear chemical reactor, we observed 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 RNN, respectively.
Abstract（参考訳）: 入力凸ニューラルネットワーク(ICNN)を活用して、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に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爆発的な勾配の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、ICNNの原理を活用し、現在のICNNにおける爆発的勾配問題を緩和し、NNベースのMPCの収束時間を短縮する、新しいMPC用入力凸LSTMを提案する。非線形化学反応器のシミュレーション実験から, 収束時間を46.7%, 31.3%, 20.2%と, ベースラインの標準RNN, 標準LSTM, 入力凸RNNをそれぞれ減少させた。

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