Beyond Adaptive Control: A Control Method for Nonlinear Systems With Uncertainties, Applied to COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
When the outcome of an action cannot be precisely known, it is difficult to select actions to get a desired result. This problem can be caused by uncertain parameters, such as not knowing how slippery a road is when driving in icy conditions. Adaptive control techniques can estimate uncertainties using past measurements, but the confidence in these estimates is not used to inform future control actions. Dual control, an improvement on adaptive control, can estimate the reductions in uncertainty that will result from control actions and probes the system to identify the uncertain parameters to a sufficient level to optimize the desired goal. However, existing dual control approaches have been computationally intractable for all but the simplest of control problems. Here we show that our novel and computationally efficient dual iterative linear quadratic Gaussian controller outcompetes an adaptive iterative linear quadratic Gaussian controller, using the control of COVID-19 as an example application. The dual controller performed 6.4% better than the adaptive controller in selecting policies to minimize the social and economic costs associated with both the policies and case counts using an established model of COVID-19 with sixteen uncertain parameters. Our results demonstrate that dual control is a powerful control tool that can handle complex, nonlinear, and stochastic systems in a robust and actively adaptive way while improving their performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».