Fugu-MT 論文翻訳(概要): Mapping back and forth between model predictive control and neural networks

論文の概要: Mapping back and forth between model predictive control and neural networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12030v1
Date: Thu, 18 Apr 2024 09:29:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-19 19:31:17.697984
Title: Mapping back and forth between model predictive control and neural networks
Title（参考訳）: モデル予測制御とニューラルネットワークの相互マッピング
Authors: Ross Drummond, Pablo R Baldivieso-Monasterios, Giorgio Valmorbida,
Abstract要約: 2次コストと線形制約を持つ線形系に対するモデル予測制御(MPC)は、暗黙のニューラルネットワークとして正確に表現されていることを示す。また、MPCの暗黙のニューラルネットワークを明示的なニューラルネットワークに"解き放つ"方法も導入されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Model predictive control (MPC) for linear systems with quadratic costs and linear constraints is shown to admit an exact representation as an implicit neural network. A method to "unravel" the implicit neural network of MPC into an explicit one is also introduced. As well as building links between model-based and data-driven control, these results emphasize the capability of implicit neural networks for representing solutions of optimisation problems, as such problems are themselves implicitly defined functions.
Abstract（参考訳）: 2次コストと線形制約を持つ線形系に対するモデル予測制御(MPC)は、暗黙のニューラルネットワークとして正確に表現されていることを示す。また、MPCの暗黙のニューラルネットワークを明示的なニューラルネットワークに"解き放つ"方法も導入されている。モデルベースとデータ駆動制御のリンクを構築するだけでなく、これらの結果は、最適化問題の解を表す暗黙のニューラルネットワークの能力を強調している。

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