安定な非線形システムの性能を向上させる学習手法

本論文では、安定な非線形システムの性能を向上させるための学習ベースの手法を提案する。内部モデル制御(IMC)アーキテクチャを活用し、安定性を保証しつつ任意の非線形コストを最適化できる。さらに、モデル不確定性に対する頑健性や分散制御アーキテクチャの構築も可能である。