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Enregistrement W4381735256 · doi:10.1109/lcsys.2023.3288362

Some Remarks on LQ Mean-Field Social Control Problems for Stochastic Input Delay Systems

2023· article· en· W4381735256 sur OpenAlexaff
Hiroaki Mukaidani, Shunpei Irie, Hua Xu, Weihua Zhuang

Notice bibliographique

RevueIEEE Control Systems Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNeural Networks Stability and Synchronization
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésMathematicsDimension (graph theory)Upper and lower boundsMinificationMathematical optimizationStochastic controlOptimal controlMatrix (chemical analysis)Control theory (sociology)State (computer science)Function (biology)Control (management)Computer scienceAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this letter, we consider linear-quadratic (LQ) mean-field social control problems for a class of stochastic systems with ordinary control input and delay control input. We define a stabilization problem via a memoryless static output feedback (SOF) strategy and then solve the problem of minimizing the upper bound of the cost function using guaranteed cost control theory. It is found that the minimization of the upper bound of the cost function cannot be attained if only a delay control input exists. Furthermore, it is proved that it is impossible to implement a mean-field SOF strategy to solve the minimization problem, and the input matrix must have the same dimension as the state matrix. To solve this minimization problem, the necessary conditions for the sub-optimality are established via stochastic cross-coupled matrix equations (SCCMEs) using the Karush-Kuhn-Tucker condition and the state feedback strategy. Finally, the performance and usefulness of the proposed strategy are investigated using an order-reduced scheme based on the direct method.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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