Performance Improvement of Massively Parallel Sample-Based Model Predictive Control

Research Project

Project/Area Number	23K03896
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 21040:Control and system engineering-related
Research Institution	University of Tsukuba
Principal Investigator	伊達央筑波大学, システム情報系, 准教授 (50531985)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2023: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Keywords	モデル予測制御 / GPU / サンプルベース最適化
Outline of Research at the Start	本研究は、GPUの性能を活かした非線形モデル予測制御を実現することを目的とする。使用するアルゴリズムであるモンテカルロモデル予測制御は、超並列アルゴリズムにより実装できることから適した方法と言えるが、乱数を使用することに由来する乱雑さにより、整定が難しい課題があった。これを克服するため、新たに開発するサンプルベースニュートン法を適用して、様々なGPUで実行可能な非線形モデル予測制御の汎用アルゴリズムの実現を目指す。