論文の概要: A neural network-based approach to hybrid systems identification for control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01814v2
• Date: Wed, 09 Oct 2024 17:58:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:25:05.041707
• Title: A neural network-based approach to hybrid systems identification for control
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークによるハイブリッドシステム同定と制御
• Authors: Filippo Fabiani, Bartolomeo Stellato, Daniele Masti, Paul J. Goulart,
• Abstract要約: 本研究では,未知の力学系の機械学習モデルの設計を有限個の(状態入力)状態データポイントから検討する。 ニューラルネットワーク(NN)アーキテクチャを採用して、適切なトレーニングをすれば、連続的なピースワイズ-ファインダイナミクスを備えたハイブリッドシステムが得られるのです。 NNの重みを慎重に選択すると、有限地平面最適制御問題の一部として使用する場合に非常に有利な構造特性を持つハイブリッドシステムモデルが得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.324244627273018
• License:
• Abstract: We consider the problem of designing a machine learning-based model of an unknown dynamical system from a finite number of (state-input)-successor state data points, such that the model obtained is also suitable for optimal control design. We adopt a neural network (NN) architecture that, once suitably trained, yields a hybrid system with continuous piecewise-affine (PWA) dynamics that is differentiable with respect to the network's parameters, thereby enabling the use of derivative-based training procedures. We show that a careful choice of our NN's weights produces a hybrid system model with structural properties that are highly favorable when used as part of a finite horizon optimal control problem (OCP). Specifically, we rely on available results to establish that optimal solutions with strong local optimality guarantees can be computed via nonlinear programming (NLP), in contrast to classical OCPs for general hybrid systems which typically require mixed-integer optimization. Besides being well-suited for optimal control design, numerical simulations illustrate that our NN-based technique enjoys very similar performance to state-of-the-art system identification methods for hybrid systems and it is competitive on nonlinear benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 与えられたモデルが最適制御設計にも適するように、未知の力学系の機械学習ベースモデルを有限個の(状態インプット)状態データポイントから設計する問題を考察する。 我々は、ニューラルネットワーク(NN)アーキテクチャを採用し、ネットワークのパラメータに対して微分可能な連続的なピースワイズアフィン(PWA)ダイナミクスを持つハイブリッドシステムを生成し、デリバティブベースのトレーニング手順の使用を可能にする。 NNの重みを慎重に選択すると、有限地平面最適制御問題(OCP)の一部として使用する場合に非常に有利な構造特性を持つハイブリッドシステムモデルが得られることを示す。 具体的には、通常、混合整数最適化を必要とする一般的なハイブリッドシステムの古典的なOCPとは対照的に、強い局所最適性保証を持つ最適解が非線形プログラミング(NLP)によって計算可能であることを保証するために、利用可能な結果に頼っている。 最適制御設計に適しているだけでなく、我々のNNベースの手法はハイブリッドシステムの最先端システム識別手法と非常によく似た性能を示し、非線形ベンチマークでは競合する。

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