研究では、Adversarially Robust Real-Time Optimization and Control(ARRTOC)アルゴリズムが提案されています。このアルゴリズムは、実装エラーに対して堅牢で最適なセットポイントを見つけることでシステムのパフォーマンスを向上させます。論文では、RTOと制御層の相互作用を強調し、制御層の実装エラーに対して堅牢なセットポイントを特定する方法が提案されています。また、異常機械学習からインスピレーションを得たAdversarially Robust Optimization(ARO)技術が導入されており、これにより安定性と一貫性が向上します。さらに、異常機械学習の要素を取り入れた実用的な制約付きアドバーサリーロバスト最適化アルゴリズムがRTO層に適用されています。
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Key Insights Distilled From
by Akhil Ahmed,... at arxiv.org 03-06-2024
https://arxiv.org/pdf/2309.04386.pdfDeeper Inquiries