確率的不確かさを含むシステムのデータ駆動分布型最適制御 (Data-

助教　瀋迅（工学研究科附属フューチャーイノベーションセンター／電気電子情報通信工学専攻） SHEN Xun (Graduate School of Engineering)

研究内容

自動車や電力システムなどのシステムは、数理モデルに大きな不確かさが存在したり、外部環境からの無視できない外乱などが存在します。こうしたシステムに対して、エネルギー効率などの最適性を追求し、かつ、安全性を保証するために、データ駆動分布型最適制御理論を精力的にしています。具体的には、確率制約付き測度最適化理論と、確率測度最適化と安全強化学習の融合に基づく分布型最適制御系の設計理論を構築します。一日もはやくこの研究成果が様々な産業応用に実装されることを目指しています。

担当研究者

助教　瀋迅（工学研究科附属フューチャーイノベーションセンター／電気電子情報通信工学専攻）

キーワード

データ駆動型最適制御／確率制約付き最適化／意思決定支援

応用分野

自動運転／電力システム

論文・解説等

[1] Xun Shen et al., IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 34(2), 2023.
[2] Xun Shen et al., IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 7(1), 2023.
[3] Xun Shen, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 23, no. 7, pp. 7910-7918, 2022.

連絡先URL

http://is.eei.eng.osaka-u.ac.jp/member/index.html

※本内容は大阪大学大学院工学研究科2024 研究シーズ集より抜粋したものです。