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J-GLOBAL ID：201702238031652813   整理番号：17A1253404

グラフ探索に基づく高速モデル予測最適化のためのコストに目標推定の学習【Powered by NICT】

Learning a cost-to-goal estimate for fast Model Predictive Optimization based on graph search

著者 (2件)： Reese Brandon M. (Center for Intelligent Systems, Control, and Robotics, Department of Mechanical Engineering, Florida A&M University - Florida State University, Tallahassee, 32310, USA) ,  Collins Emmanuel G. (Center for Intelligent Systems, Control, and Robotics, Department of Mechanical Engineering, Florida A&M University - Florida State University, Tallahassee, 32310, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ACC  ページ： 5038-5044  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コスト目標(または「発見」)機能,すなわち電流状態からコスト目標状態への推定,実際の最適コストに目標値と良く相関することを用いるとA*型グラフ探索技法に基づくモデル予測計画と制御アルゴリズムは計算的に高速でほぼ最適解を達成した。コスト目標推定なしに探索法と比較して,最適化問題の構造を利用するので,これらのアルゴリズムは低計算コストを達成した。コスト目標推定は問題特有であり,典型的に問題の緩和版から解析的に導いた。しかし,の適切なコスト目標を解析的に得ることは困難である多くの計画と制御の応用。より適切な問題固有のコストに目標が得られない場合,H=0,些細な発見が多く用いられているが,これは計算的に遅い探索をもたらした。本論文では,適切なコストに目標を解析的に導出できない場合でもオンライン計算速度を与えるために広範なオフラインシミュレーションにより経験を活用した学習コスト目標推定と結合したグラフ探索アルゴリズムを提案した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *グラフ ,  *学習 ,  *高速度 ,  最適化問題 ,  *最適化 ,  計算機処理速度
準シソーラス用語： 探索アルゴリズム ,  オンライン ,  計算コスト ,  探索法 ,  最適解 ,  制御アルゴリズム ,  目標値 ,  *モデル予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数理計画法  (KA03030M) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (7件)： グラフ ,  探索 ,  モデル予測 ,  最適化 ,  目標 ,  推定 ,  学習