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SICE システム工学部会研究会. ロバスト制御とその新解法: 確率的解法と確定的解法. 東京大学数理情報学専攻 大石泰章 http://www.misojiro.t.u-tokyo.ac.jp/~oishi/ 2006 年 1 月 18 日. 参考:数理計画法アプローチで新地平を拓く制御理論,計測と制御, 2005 年 8 月号.. 目次. 1.なぜロバスト性か タワークレーン マイクロフォンアレイ 2.最適化とロバスト最適化 3.非線形構造を考えたロバスト最適化 (1)確定的方法 (2)確率的方法 4.展望とまとめ. 1.なぜロバスト性か.
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SICEシステム工学部会研究会 ロバスト制御とその新解法:確率的解法と確定的解法 東京大学数理情報学専攻 大石泰章 http://www.misojiro.t.u-tokyo.ac.jp/~oishi/ 2006年1月18日 参考:数理計画法アプローチで新地平を拓く制御理論,計測と制御,2005年8月号.
目次 • 1.なぜロバスト性か • タワークレーン • マイクロフォンアレイ • 2.最適化とロバスト最適化 • 3.非線形構造を考えたロバスト最適化 • (1)確定的方法 • (2)確率的方法 • 4.展望とまとめ
1.なぜロバスト性か タワークレーンの振動抑制制御
状態フィードバックで安定化 → 最適化に基づく設計 • モデル化[高木・西村 98]
ロバストな設計 • パラメータが変わると…
周波数固定 マイクロフォン ゲイン マイクロフォンアレイの設計 音波
cf. [Ben-Tal & Nemirovski 02] • ロバストな設計 • 結果
現実の対象 抽象的方法論 タワークレーン 最適化 マイクロフォンアレイ 最適解 • 不確かさ • パラメータの変化,実装時の誤差,環境の変化, • 経年変化,モデル化誤差,… どうするか? • 対象固有の解決法 • 方法論を拡充 → ロバスト最適化 ここまでのまとめ
目次 • 1.なぜロバスト性か • 2.最適化とロバスト最適化 • 3.非線形構造を考えたロバスト最適化 • (1)確定的方法 • (2)確率的方法 • 4.展望とまとめ
2.最適化とロバスト最適化 タワークレーン
制御対象 設計 • 最適化問題 1次関数 • 最適化アプローチ • 極配置 最適化に基づく設計[Boyd et al. 94]
従来法:非線形構造を無視 問題点 • 本発表:非線形構造を考えたロバスト最適化
ゲイン [Ben-Tal & Nemirovski 01] マイクロフォンアレイ • 最適化に基づく設計 • ロバスト最適化
目次 • 1.なぜロバスト性か • 2.最適化とロバスト最適化 • 3.非線形構造を考えたロバスト最適化 • (1)確定的方法 • (2)確率的方法 • 4.展望とまとめ
多項式 1次 3.非線形構造を考えたロバスト最適化 • 一般化
[佐々木・小原・増淵 01] [Scherer 05] [Scherer & Hol 05] 近似最小値 • 近似誤差の評価なし 真の最小値 [江本・大石 05] [Oishi 05] 十分条件 • 近似誤差の評価あり • 計算量逓減 3.1. 確定的方法 概要 • 条件を十分条件で置き換える • ギャップ小 → 良い近似
近似最小値 真の最小値 十分条件 • 十分条件なので近似最小値 • 分割細かく → 近似誤差小 どのくらい? cf.代数的方法
有効な制約 • 最大有効半径 定理1 適当な仮定のもとで • 最大有効半径小 → 近似誤差小 • 効率的な分割法 • 大切な領域がわかる cf.代数的方法
目次 • 1.なぜロバスト性か • 2.最適化とロバスト最適化 • 3.非線形構造を考えたロバスト最適化 • (1)確定的方法 • (2)確率的方法 • 4.展望とまとめ
置き換える ランダム抽出 • 基本原理[Polyak & Tempo 01][Calafiore & Polyak 01] • 停止則導入[Oishi 04] 3.2. 確率的方法 概要 • ランダム抽出の利用 最適解の質の評価が本質的
→ 何が言える? 基礎技術: • もし
算法(概略のみ) • 適当な停止則
定理2 • 解の質は確率的 • 終了することを保証 • 計算量を評価 cf.確定的方法
目次 • 1.なぜロバスト性か • 2.最適化とロバスト最適化 • 3.非線形構造を考えたロバスト最適化 • (1)確定的方法 • (2)確率的方法 • 4.展望とまとめ
まとめ • ロバストな設計の必要性 • ロバスト最適化 • 確定的方法 • 十分条件で置換(内側から近似) • 解は確定的 • 計算量大 • 確率的方法 • 必要条件で置換(外側から近似) • 解は確率的 • 計算量小
参考文献 A. Ben-Tal and A. Nemirovski, Lectures on Modern Convex Optimization: Analysis, Algorithms, and Engineering Applications. Philadelphia, USA: SIAM, 2001. A. Ben-Tal and A. Nemirovski, “Robust optimization: methodology and applications,” Mathematical Programming, ser. B, vol. 92, pp. 453-480, 2002. S. Boyd, L. El Ghaoui, E. Feron, and V. Balakrishnan, Linear Matrix Inequalities in System and Control Theory. Philadelphia, USA: SIAM, 1994. G. Calafiore and B. T. Polyak, “Stochastic algorithms for exact and approximate feasibility of robust LMIs,” IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 46, no. 11, pp. 1755-1759, 2001. 江本・大石,“有理式で表される不確かさを持つ制御系の解析と設計法,” 計測自動制御学会論文集,vol. 41, no. 4, pp. 314-321, 2005. Y. Oishi, “Implementation of a randomized algorithm for solving parameter-dependent linear matrix inequalities,” in Proceedings of the 2004 IEEE Conference on Control Applications, Taipei, Taiwan, September 2004, pp. 1183-1188.
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