大規模ネットワークの理解・操作をデータから実現するマルチレート/マルチループ制御

多速率/多环路控制，能够从数据中理解和操作大规模网络

基本信息

批准号：
22K04158
负责人：
佐藤孝雄
金额：
$ 2.66万
依托单位：
University of Hyogo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2026-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K04158/
关键词：
マルチレートデータ駆動最適化マルチループネットワーク

项目摘要

データから大規模ネットワーク全体を直接理解・制御するトップダウン型の手段となるデータ科学の基礎研究として，周期が異なる複数の制御ループが相互接続されたマルチレート/マルチループ系に対する研究を行った．このような複雑な系に対しては，個々の構成要素の理解に基づいて集合全体を理解して設計するモデルベース手法はその手間と費用がかかるばかりではなく，それらを統一的に扱うことは困難であった．そこで，本研究では，制御データから直接解析・設計が行えるデータ駆動型制御手法によるアプローチについて検討した．しかしながら，従来はマルチレート/マルチループ系に対する有用なデータ駆動設計法は提案されていなかったため，新たにその設計方法について検討を行っている．また，個別の対象の振る舞いだけでなくそれを取り囲む全体の振る舞いを捉えるためには，可能であれば構成する各要素を専門的に研究した上でそれらの結果を統合的に検討する必要がある．しかし，全ての要素を網羅した研究を少数の研究者のみで達成するのは現実的には困難となる．そこで，対象の振る舞いを抽象化し一般化することが可能な制御工学を利用することで分野の違いを意識することなく扱う方法についても検討した．この結果，多種多様な要素が互いに結びついたマルチレート/マルチループL系として表せる大規模ネットワーク全体をデータによって理解・制御することを工学的に解決することが可能になると考えられる．

作为数据科学的基础研究，它是一种自上而下的工具，可直接理解和控制数据的大规模网络，我们对多速率/多环系统进行了研究，其中具有不同时期的多个控制循环是相互联系的。对于这种复杂的系统，基于模型的方法，这些方法基于对单个组件的理解不仅努力且昂贵，而且很难统一处理它们。因此，在这项研究中，我们使用数据驱动的控制方法研究了一种方法，该方法允许从控制数据进行直接分析和设计。但是，由于过去没有针对多速率/多环系统提出任何数据驱动的设计方法，因此已经研究了新的设计方法。此外，为了捕获单个对象的行为，而且捕获围绕它们的整体行为的行为，有必要对每个组件进行专门研究，然后以整合的方式考虑结果。但是，实际上很难获得仅涵盖少数研究人员的所有要素的研究。因此，我们还研究了处理领域差异的方法，而无需意识到控制工程，从而可以抽象和推广对象的行为。结果，人们认为可以通过数据来设计对整个大型网络的理解和控制，这些网络可以作为多速率/多环L系统表示，其中将各种元素链接在一起。