論文の概要: Data/moment-driven approaches for fast predictive control of collective dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15611v1
• Date: Fri, 23 Feb 2024 21:21:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 17:51:06.038721
• Title: Data/moment-driven approaches for fast predictive control of collective dynamics
• Title（参考訳）: データ/モーメント駆動による集団力学の高速予測制御
• Authors: Giacomo Albi, Sara Bicego, Michael Herty, Yuyang Huang, Dante Kalise, Chiara Segala
• Abstract要約: モデル予測制御(MPC)の2つの代替案が提案されている。 まず,最適フィードバック法則のオフライン近似における教師あり学習手法の利用について述べる。 次に,粒子アンサンブルの巨視的量に基づく力学の逐次線形化に基づく手順を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0557437060274468
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Feedback control synthesis for large-scale particle systems is reviewed in the framework of model predictive control (MPC). The high-dimensional character of collective dynamics hampers the performance of traditional MPC algorithms based on fast online dynamic optimization at every time step. Two alternatives to MPC are proposed. First, the use of supervised learning techniques for the offline approximation of optimal feedback laws is discussed. Then, a procedure based on sequential linearization of the dynamics based on macroscopic quantities of the particle ensemble is reviewed. Both approaches circumvent the online solution of optimal control problems enabling fast, real-time, feedback synthesis for large-scale particle systems. Numerical experiments assess the performance of the proposed algorithms.
• Abstract（参考訳）: 大規模粒子系のフィードバック制御合成についてモデル予測制御(mpc)の枠組みで概説する。 集団動力学の高次元特性は、各ステップ毎の高速オンライン動的最適化に基づく従来のmpcアルゴリズムの性能を阻害する。 mpcの代替案が2つ提案されている。 まず,最適フィードバック法則のオフライン近似における教師あり学習手法の利用について述べる。 次に,粒子アンサンブルのマクロ量に基づく力学の逐次線形化に基づく手順について検討する。 どちらのアプローチも、大規模粒子システムのための高速でリアルタイムなフィードバック合成を可能にする最適制御問題のオンラインソリューションを回避する。 提案アルゴリズムの性能を評価する数値実験を行った。

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