Beyond Adaptive Control: A Control Method for Nonlinear Systems With Uncertainties, Applied to COVID-19
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle