動的スパースモデリング理論によるネットワーク系の最適ノードスケジューリング
| Project/Area Number |
21K14188
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 21040:Control and system engineering-related
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| Research Institution | The University of Kitakyushu |
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Principal Investigator |
池田 卓矢 北九州市立大学, 国際環境工学部, 准教授 (00848319)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | 最適制御 / スパースモデリング / マルトエージェントシステム / ネットワーク化制御 / マルチエージェントシステム / 省エネルギー / ネットワーク系 / 分散制御 / 最適化理論 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，ネットワークを有する大規模系のための動的スパースモデリング理論を構築し，省エネルギーの観点から高効率なノードスケジューリング手法を提案する．具体的には，以下の研究計画に基づき，その理論の構築と実機実験による有効性の検証を行う．
（１）可制御性能に注目した最適ノードスケジューリング手法の理論的解析
（２）高速な数値計算アルゴリズムの開発
（３）無人航空機による省エネルギーの検証実験
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| Outline of Annual Research Achievements |
2023年度では，スパース性制約下における可制御性最大化問題やネットワーク系の疎構造学習問題，および線型システムに対するスパース最適制御問題について取り組み，それらの最適解の数理的性質の解明や数値解法の提案を行った．2022年度までには，主に凸緩和手法に基づいたスパース最適化手法について解析を行なっていたが，この手法では元の最適化問題の解を常に与えるわけではなく，最適解の等価性が成り立つためには，系のモデルに関して幾つかの仮定が必要となる．そこで，2023年度ではこの課題の解決に向けて，非凸なスパース罰則項を採用した最適化手法へと調査対象を拡大して解析を行なった．そして，特に線型システムに対するスパース最適制御問題については，最適解が元の問題の最適解と一致する非凸なスパース最適制御問題のクラスを理論的に導出した．また，例えばネットワーク系の疎構造学習問題においても，非凸なスパース罰則項を用いることで，従来の凸緩和手法と比較して高精度な推定解が得られることを示した．なお，これらの結果をまとめた原稿は学術雑誌論文や国際会議論文として投稿しており，現在査読中である．
研究期間を通じては，可到達集合に外接する平行体に注目した近似的な可制御性最大化法，可制御性リアプノフ微分方程式を用いた厳密な可制御性最大化法，合意制御系のモデル構造を考慮した疎構造推定，非凸最適化によるスパース制御，複数の無人航空機からなる群制御システムの構築，未知モデルに対するデータ駆動型最適制御法，視野角制約を考慮した自律分散制御法，などに関する成果が挙げられる．
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Report
(3 results)
Research Products
(19 results)
