공동상태 기반 민감도 감소 최적제어
본 논문은 공동상태(코스테이트)를 이용해 파라미터 변동에 대한 최적 비용의 민감도를 감소시키는 새로운 프레임워크를 제시한다. 파라미터를 상태로 승격하고, 해당 파라미터에 대한 공동상태 방정식을 시스템에 추가한 뒤, 공동상태의 제곱합을 가중치와 함께 실행 비용에 포함시킨다. 이렇게 구성된 증강 비용을 최소화함으로써 파라미터 변동에 강인한 최적 제어 입력을 얻는다. 이론적 증명과 수치 예시, 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 방법의 유효성을 확인한다.
저자: Venkata Ramana Makkapati, Dipankar Maity, Mehregan Dor
본 연구는 파라미터 불확실성에 의해 발생하는 최적 비용의 변동성을 직접적으로 감소시키는 새로운 최적제어 방법인 C‑DOC(Co‑State Desensitized Optimal Control)를 제안한다. 먼저, 고정 최종시간을 갖는 전통적인 최적제어 문제를 수식(1)‑(2)로 정의하고, 파라미터 p∈ℝℓ가 시스템 동역학 f(x,p,u,t)에 미치는 영향을 명시한다. 기존 강인 제어와 LQR 기반 민감도 감소 기법은 주로 상태 혹은 최종 상태에 대한 민감도를 최소화했으며, 비용 자체에 대한 직접적인 민감도 최소화는 다루지 못했다. 이를 해결하기 위해 저자는 파라미터를 추가 상태로 승격시켜 ˜x=
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