2022 Fiscal Year Final Research Report
Development of Optimal Design Algorithms for Large-Scale Network Systems
Project/Area Number |
20K14760
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 21040:Control and system engineering-related
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
Sato Kazuhiro 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 講師 (00751869)
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Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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Keywords | 最適化 / 可制御性 / モデル低次元化 / ネットワークシステム |
Outline of Final Research Achievements |
We have extended the application scope of qualitative and quantitative approaches to the optimal design problem of large-scale network systems as follows: (1) Qualitative approach: We proposed an algorithm for determining the minimum number of inputs required to achieve controllability of descriptor systems involving a mixture of differential and algebraic equations. (2) Quantitative approach: To overcome the challenges in optimal design due to large-scale nature, we proposed efficient model reduction techniques, data-driven control methods to avoid difficulties in identifying large-scale models, and introduced new centrality metrics.
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Free Research Field |
制御工学
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究によって,微分方程式に加えてキルヒホッフの法則等の物理法則によってモデル化した際に現れる代数方程式が混在したディスクリプタシステムを最小入力数で可制御にするアルゴリズムが初めて得られた.また,大規模性に起因する困難性を解消するために非凸最適化法やクロン縮約による新たなモデル縮約法を提案したが,その際に新たに考案された方法論や概念は,本研究に限らず他の研究でも利用可能な適用範囲の広いものである.さらに,大規模ネットワークシステムの状態ノードに関する新たな中心性指標を提案しており,この指標を用いることで制御すべき状態ノードを新たな観点から考察することが可能になった.
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