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核心概念
本論文では、決定論的システムに対する無限時間最適制御問題を扱う。単一の予測最小化問題を用いるMPCではなく、複数の予測最小化問題を並列に解くことで、より良い性能保証を持つ近似解を得る並列MPC手法を提案する。
摘要
本論文では、決定論的システムに対する無限時間最適制御問題を扱う。
- 正確な解を得るのは困難な場合が多いため、近似解を得る手法として並列モデル予測制御(MPC)を提案する。
- 並列MPCでは、各計算ユニットが異なる予測ステップ数や終端コスト・制約を用いた複数の予測最小化問題を並列に解く。
- 中央ユニットは、これらの最小値の中から最小のものを選び、その最適制御を適用する。
- 並列MPC手法は、単一の予測最小化問題を用いるMPCよりも良い性能保証を持つことを示す。
- 並列実装の妥当性も示す。
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arxiv.org
Parallel Model Predictive Control for Deterministic Systems
统计
xk+1 = f(xk, uk)
0 ≤ g(xk, uk) ≤ ∞
Jμ(x0) = Σ∞k=0 g(xk, μ(xk))
J*(x0) = inf Σ∞k=0 g(xk, uk)
引用
なし
更深入的查询
並列MPC手法の収束性や安定性に関する理論的な解析はどのように行えるか
並列MPC手法の収束性や安定性に関する理論的な解析は、主に動的計画法（DP）の枠組みを用いて行われます。具体的には、Bellman演算子を利用して、最適コスト関数の性質を解析します。並列MPCでは、複数の最適化問題を同時に解くことで、各問題のコスト関数を比較し、最小のコストを持つ制御入力を選択します。この過程で、各コスト関数がL領域に属することを確認することが重要です。L領域に属する関数は、Lyapunov不等式を満たすため、安定性を保証します。さらに、並列MPCの各構成要素が収束することを示すために、各最適化問題の解が収束する条件を定義し、これを満たすことを証明する必要があります。これにより、並列MPC手法が安定した制御ポリシーを生成することが理論的に保証されます。
並列MPC手法を、状態や制御に離散要素を含む問題にどのように適用できるか
並列MPC手法は、状態や制御に離散要素を含む問題にも適用可能です。具体的には、並列ロールアウトの手法を参考にし、各計算ユニットが異なるコスト関数を用いて最適化問題を解くことができます。各ユニットは、異なる離散的な制御入力を考慮し、それに基づいてコストを計算します。これにより、離散的な選択肢を持つ制御問題においても、並列MPCは複数のシナリオを同時に評価し、最もコストが低い制御入力を選択することができます。さらに、離散要素を含む場合でも、各ユニットが解く最適化問題は、連続的なコスト関数と同様に定義できるため、並列MPCのフレームワークをそのまま利用することができます。
並列MPC手法の計算コストを低減するための方法はないか
並列MPC手法の計算コストを低減するためには、いくつかのアプローチがあります。まず、各計算ユニットが解く最適化問題の次元を削減することが考えられます。具体的には、制御入力の候補を制限することで、探索空間を小さくし、計算時間を短縮することができます。また、簡略化されたBellman演算子を使用することで、各ユニットが解く問題の複雑さを減少させることも可能です。さらに、計算ユニット間での情報共有を効率化し、必要なデータの転送を最小限に抑えることで、全体の計算効率を向上させることができます。最後に、並列計算の実装を最適化し、ハードウェアの特性を活かすことで、計算コストをさらに削減することが期待されます。
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