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J-GLOBAL ID：201902258849835099   整理番号：19A2717427

不確実性下の最適制御選択に対するKoopman演算子アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Koopman Operator Approach to Optimal Control Selection Under Uncertainty

著者 (4件)： Meyers Joseph J. (Woodruff School of Mechanical Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, 30313, USA) ,  Leonard Andrew M. (Woodruff School of Mechanical Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, 30313, USA) ,  Rogers Jonathan D. (Woodruff School of Mechanical Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, 30313, USA) ,  Gerlach Adam R. (Aerospace Systems Directorate, Air Force Research Laboratories, Wright-Patterson AFB, Research Aerospace Engineer, Dayton, OH)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ACC  ページ： 2964-2971  発行年： 2019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： 不確実性伝搬は,状態とパラメータ不確実性の存在における動的システムのための最適制御戦略の誘導における重要なステップである。多くの確率的制御定式化は,スコアまたはコスト関数の期待値を最適化するか,あるいは期待値の使用を通して確率的制約を課すことを求める。この期待値計算に必要な時間変化状態密度は,モンテカルロ法またはFrobenius-Perron演算子のような明示的アプローチにより定量化できる。本論文では,Frobenius-Perron演算子とKoopman演算子の間の随伴関係を活用することにより,期待値の計算に対する代替手法を検討した。この関係は,スコア関数を持つ順方向伝搬密度の期待値が,初期状態空間に戻されたスコア関数を持つ初期密度の期待値と等価であることを示している。Koopman演算子の使用を通して期待値を計算することによって,Frobenius-Perron演算子を用いるときに生じるいくつかの計算上の問題を緩和することができ,一方,モンテカルロ上の明示的方法の利点を維持した。一般的な確率的最適制御問題を定式化し,期待値を初期状態密度とKoopman演算子を用いたスコア関数の間で計算した。Koopman演算子の使用を通して期待値を計算する計算上の利点を,特に状態確率密度の明示的前進伝搬を用いて遭遇する数値的問題に関して考察した。一連の数値例により,これらの計算上の利点を強調し,不確実性の存在における最適制御問題の範囲に対する解におけるこの随伴アプローチを用いる利点を例証した。Copyright 2019 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： 確率密度 ,  *不確実性 ,  定式化 ,  動的系 ,  モンテカルロ法 ,  期待値 ,  *最適制御 ,  状態密度 ,  経時変化 ,  費用関数 ,  最適化
準シソーラス用語： 初期状態 ,  スコア関数 ,  随伴 ,  スコア , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  信号理論  (ND02020G) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 不確実性 ,  最適制御 ,  演算子アプローチ