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J-GLOBAL ID：201702273415397469   整理番号：17A1630709

平均場スパースフィードバック制御へのBoltzmannアプローチ【Powered by NICT】

A Boltzmann approach to mean-field sparse feedback control ^* * Giacomo Albi and Massimo Fornasier acknowledge the support of the ERC-Starting Grant HDSPCONTR ”High-Dimensional Sparse Optimal Control”. Dante Kalise acknowledges the support of the ERC-Advanced grant OCLOC 668998 “From Open to Closed Loop Optimal Control of PDEs”.

著者 (4件)： Albi Giacomo (Department of Informatics, University of Verona, Str. le Grazie 15, Verona, I-37134, Italy) ,  Albi Giacomo (Department of Mathematics, TU M ̈unchen, Boltzmannstr. 3, Garching bei Muenchen, D-85748, Germany) ,  Fornasier Massimo (Department of Mathematics, TU M ̈unchen, Boltzmannstr. 3, Garching bei Muenchen, D-85748, Germany) ,  Kalise Dante (Johann Radon Insitute for Computational and Applied Mathematics, Austrian Academy of Sciences, Altenbergerstr. 69, A-4040 Linz, Austria)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 50  号： 1  ページ： 2898-2903  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大規模マルチエージェントシステムのための最適制御政策の合成を研究した。最適制御設計はLによる節約制御介入を誘導し,スパース性促進制御penalizations。瞬間と無限区間スパース最適フィードバック制御器を研究した。大規模エージェントベースモデルの制御に関連した次元性問題を回避するために,著者らはBoltzmannアプローチに従った。マルチエージェント動力学の速度論的限界のための(サブ)最適制御信号を発生し,関連する二剤動力学の最適解のサンプリングを実施した。数値実験により,提案したスパース設計の性能を評価した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： エージェントモデル ,  最適制御 ,  速度論 ,  マルチエージェントシステム ,  *フィードバック制御
準シソーラス用語： 数値実験 ,  最適解 ,  マルチエージェント ,  無限期間 ,  スパース性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： マルチエージェントシステム ,  スパース制御 ,  フィードバック制御 ,  平均場モデル

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 平均場 ,  フィードバック制御