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J-GLOBAL ID:202202217642463204   整理番号:22A2448522

ニューラルネットワーク近似を用いた時間変動コストの重みのオンライン逆最適制御

Online Inverse Optimal Control for Time-Varying Cost Weights Using Neural Network Approximation
著者 (3件):
資料名:
巻: 30th  ページ: 45-48  発行年: 2022年09月21日 
JST資料番号: L1193B  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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・本論文では,逆最適制御における時間変動コスト重みのオンライン回復のために,ニューラルネットワークベースのアルゴリズムを提案。
・逆最適制御の目的は,日常生活における人間,動物の複雑な動きなど,いくつかの自然な動きから特定のコスト関数を取得。
・提案したアルゴリズムが適切に設定されていることと本方法の有効性を単純な線形システムのシミュレーションによって提示。
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
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準シソーラス用語:
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分類 (1件):
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計算機シミュレーション 
引用文献 (8件):
タイトルに関連する用語 (5件):
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