平均场稀疏反馈控制的玻尔兹曼方法
最优化与控制
2016-11-15 v1 数学物理
动力系统
math.MP
摘要
我们研究了大规模多智能体系统最优控制策略的综合。该最优控制设计通过l-1、促进稀疏性的控制惩罚实现了节约的控制干预。我们研究了瞬时和无限水平稀疏最优反馈控制器。为了规避与大规模基于智能体的模型控制相关的维度问题，我们遵循一种玻尔兹曼方法。我们通过采样相关双智能体动力学的最优解，为多重智能体动力学的动力学极限生成（次）最优控制信号。数值实验评估了所提出的稀疏设计的性能。
引用
@article{arxiv.1611.03988,
title = {A Boltzmann approach to mean-field sparse feedback control},
author = {Giacomo Albi and Massimo Fornasier and Dante Kalise},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.03988},
year = {2016}
}