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J-GLOBAL ID：202202257604078712   整理番号：22A1047168

グラフニューラルネットワークによる分散型線形二次制御【JST・京大機械翻訳】

Distributed linear-quadratic control with graph neural networks

著者 (2件)： Gama Fernando (Department of Electrical and Computer Engineering, Rice University, Houston, TX, 77005 USA) ,  Sojoudi Somayeh (Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley, CA, 94709 USA)
資料名： Signal Processing  (Signal Processing)
巻： 196  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0102B  ISSN： 0165-1684  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： ネットワークシステムの制御は,最も重要な問題になっている。本論文では,分散線形二次問題を考察し,ネットワークシステムのための分散制御装置をパラメータ化し,設計するためのグラフニューラルネットワーク(GNN)の使用を提案した。GNNは,自然分布およびスケーラブルのような多くの望ましい特性を示す。分散線形二次問題を自己監督学習問題としてキャストし,次にGNNベースコントローラを訓練するために使用した。また,得られた閉ループ系に対する十分条件を入力状態安定に取得し,システムを記述する行列が正確に知られていないとき,軌道が名目上値からずれるかの上限を導いた。著者らは,GNNベースの分散制御装置の性能を研究するために,広範囲なシミュレーションを実行して,それらが計算上効率的でスケーラブルであることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  信号処理 ,  線形性 ,  閉ループ系 ,  分散制御 ,  十分条件 ,  パラメタリゼーション
準シソーラス用語： LQ制御 ,  ネットワークシステム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 分散制御 ,  グラフニューラルネットワーク ,  グラフ信号処理

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (2件)： グラフニューラルネットワーク ,  線形二次制御