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Enregistrement W2065942352 · doi:10.1002/rnc.1165

Real‐time optimization of dynamic systems using multiple units

2007· article· en· W2065942352 sur OpenAlexaff
B. Srinivasan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Robust and Nonlinear Control · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtremum Seeking Control Systems
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvergence (economics)Control theory (sociology)Lyapunov functionPerturbation (astronomy)Computer scienceDimension (graph theory)Mathematical optimizationGradient methodSimple (philosophy)Function (biology)Scheme (mathematics)MathematicsApplied mathematicsNonlinear systemControl (management)Mathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Model‐free, unconstrained, real‐time optimization of the operating point of a dynamic system involves forcing the gradient of the cost function to zero. In these methods, gradient estimation is a key issue, for which methods that perturb the input over time are used. The main limitation of these methods is that they require the dynamics of the adaptation to be two orders of magnitude slower than the system dynamics. To circumvent this limitation, a novel, simple, yet effective way of estimating the gradient is presented in this paper. Multiple identical units with non‐identical inputs are used and the gradient is computed via finite difference. Thus, the perturbation is along the ‘unit dimension’, thereby allowing a faster adaptation. The convergence of the scheme is rigorously established via Lyapunov analysis. An illustrative example is provided where the proposed scheme resulted in an 100‐fold improvement in the time needed for convergence. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations64
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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