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J-GLOBAL ID：201802241001269798   整理番号：18A1677874

ハイパーグラフを用いた非線形モデル予測制御におけるスパース構造の利用【JST・京大機械翻訳】

Exploiting Sparse Structures in Nonlinear Model Predictive Control with Hypergraphs

著者 (5件)： Rosmann Christoph (Institute of Control Theory and Systems Engineering, Technische Universitaet, Dortmund, D-44227, Germany) ,  Kromer Maximilian (Institute of Control Theory and Systems Engineering, Technische Universitaet, Dortmund, D-44227, Germany) ,  Makarow Artemi (Institute of Control Theory and Systems Engineering, Technische Universitaet, Dortmund, D-44227, Germany) ,  Hoffmann Frank (Institute of Control Theory and Systems Engineering, Technische Universitaet, Dortmund, D-44227, Germany) ,  Bertram Torsten (Institute of Control Theory and Systems Engineering, Technische Universitaet, Dortmund, D-44227, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： AIM  ページ： 1332-1337  発行年： 2018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： 本論文では,MPC問題を解くためのハイパーグラフ定式化を提案した。ハイパーグラフ法は,誘導体の計算におけるスパース構造を利用する。したがって,それは,高密度定式化と比較して,多重シューティング,選点法および完全離散化法の場合に,計算的により効率的である。実時間最適化における最近の進歩は,誘導体を計算するための自動分化(AD)に依存している。広範な解析により,2つのベンチマーク制御問題に関するハイパーグラフとADの両方を持つMPC変種を比較した。ADは問題構造を設定するために計算オーバーヘッドを必要とするが,各反復における非線形プログラムを解くことは高速である。ハイパーグラフ法におけるオーバーヘッドは無視でき,解の位相における計算量は劣るが,ADに匹敵する。この観測は,非静的問題構造を持つMPC問題に対するハイパーグラフ表現に好都合である。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 選点法 ,  分化 ,  定式化 ,  多重化 ,  高速度 ,  ベンチマーク ,  位相 ,  計算量 ,  *超グラフ
準シソーラス用語： オーバヘッド ,  実時間最適化 ,  離散化 ,  高密度 ,  非線形モデル予測制御 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： ハイパーグラフ ,  非線形モデル予測制御