ニューラルネットワークでパラメータ化されたモデル予測制御の閉ループ学習のための高次元代理モデル

この記事は、ニューラルネットワークでパラメータ化されたモデル予測制御（MPC）システムの効率とパフォーマンスを向上させるために、代理モデルを使用することに関する研究論文について議論している可能性が高いです。焦点は、高次元データの処理と閉ループ学習の実現にあり、複雑なシステムにおける制御戦略を最適化するためのアプローチを示唆しています。「代理モデリング」の使用は、より複雑なMPCシステムの動作を近似するために、簡略化されたモデルを作成することを意味し、計算コストを削減し、リアルタイムのパフォーマンスを向上させる可能性があります。閉ループ学習の側面は、制御システムが時間の経過とともに学習し、適応する反復プロセスを示唆しています。

• •モデル予測制御（MPC）システムの改善に焦点を当てています。
• •複雑なMPCシステムを簡素化するために代理モデリングを利用しています。
• •適応制御のための閉ループ学習を重視しています。
• •高次元データの課題に対処しています。