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J-GLOBAL ID：202202287812788921   整理番号：22A1101972

データ駆動型最適制御に向けて:景観の系統的レビュー【JST・京大機械翻訳】

Toward Data-Driven Optimal Control: A Systematic Review of the Landscape

著者 (3件)： Prag Krupa (School of Computer Science and Applied Mathematics, University of the Witwatersrand, Johannesburg, South Africa) ,  Woolway Matthew (Faculty of Engineering and the Built Environment, University of Johannesburg, Johannesburg, South Africa) ,  Celik Turgay (School of Electrical and Information Engineering, University of the Witwatersrand, Johannesburg, South Africa)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 32190-32212  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： この文献レビューは,データ駆動最適制御の開発に関する研究に拡張し,貢献する。以前のレビューは,分離におけるモデルベースおよびデータ駆動制御の開発を文書化し,適応データ駆動最適制御フレームワークのための強化学習アプローチを批判的にレビューしていない。提示したレビューは,制御フレームワークにおけるデータの使用を強調して,モデルフリー適応コントローラに対するモデルベースの開発を論じた。データ駆動制御フレームワークにおいて,強化学習法を用いて,動的システムに対する最適ポリシーを導いた。これらの方法の魅力ある特徴は,複雑なシステムの数学モデル,それらの固有の適応制御能力,教師なし学習技術およびそれらの意思決定能力の必要がなく,このアプローチの背後にある利点と動機である。本レビューは,データ駆動制御方法に関する最近の研究を含むこれらのトピックに関する以前のレビューを考察する。さらに,このレビューは,システムダイナミックスを導き,フィードバック情報を用いて制御ポリシーを決定し,固定コントローラを調整するためのデータの使用を示す。さらに,レビューは,様々なデータ駆動方式とそれらの対応する特性を要約した。最後に,このレビューは,モデルベースのデータ駆動適応制御のモデルベースの開発に関する分類学,タイムラインおよび簡潔なナラティブを提供し,理論解析の欠如によるこれらの技術の限界を強調する。更なる研究のAreasは,データ駆動制御システムの安定性とロバスト性に関する理論解析,ブラックボックスポリシー学習技術の説明可能性,およびディジタル双晶を含むシステムシミュレータの拡張の影響の評価を含む。Copyright 2022 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： 双晶 ,  意思決定 ,  *学習 ,  シミュレータ ,  数学モデル ,  動的系 ,  教師なし学習 ,  文献展望 ,  制御方式 ,  システムダイナミックス ,  *データフロー制御 ,  ロバスト性 ,  強化学習 ,  システマティックレビュー
準シソーラス用語： モデルベース ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： データ駆動 ,  最適制御 ,  景観 ,  系統的レビュー