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Enregistrement W4414693498 · doi:10.1109/lcsys.2025.3616827

Hierarchical Decentralized Stochastic Control for Cyber-Physical Systems

2025· article· en· W4414693498 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Control Systems Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueSimulation Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du QuébecUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesScience and Engineering Research BoardIndian Institute of Technology Madras
Mots-clésFunction (biology)Convergence (economics)Controller (irrigation)Set (abstract data type)Bellman equationGridRealization (probability)Value (mathematics)Resource (disambiguation)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces a two-timescale hierarchical decentralized control architecture for Cyber-Physical Systems (CPS). The system consists of a global controller (GC), and N local controllers (LCs). The GC operates at a slower timescale, imposing budget constraints on the actions of LCs, which function at a faster timescale. Applications can be found in energy grid planning, wildfire management, and other decentralized resource allocation problems. We propose and analyze two optimization frameworks for this setting: COpt and FOpt. In COpt, both GC and LCs together optimize infinite-horizon discounted rewards, while in FOpt the LCs optimize finite-horizon episodic rewards, and the GC optimizes infinite-horizon rewards. Although both frameworks share identical reward functions, their differing horizons can lead to different optimal policies. In particular, FOpt grants greater autonomy to LCs by allowing their policies to be determined only by local objectives, unlike COpt. To our knowledge, these frameworks have not been studied in the literature. We establish the formulations, prove the existence of optimal policies, and prove the convergence of their value iteration algorithms. We further show that COpt always achieves a higher value function than FOpt and derive explicit bounds on their difference. Finally, we establish a set of sufficient structural conditions under which the two frameworks become equivalent.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil0,944

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,324 · 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