Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Míchání více-krokových prediktorů pro decentralizované adaptivní řízení

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F08%3A00314253" target="_blank" >RIV/67985556:_____/08:00314253 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Merging of Multistep Predictors for Decentralized Adaptive Control

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Decentralized adaptive control is based on the use of many local controllers in parallel, each of them estimating its own local model and pursuing local aims. When each controller designs its strategy using only its model, the resulting control will be suboptimal since local models do not allow prediction of consequences of actions of the neighbors. We use probabilistic formulation of adaptive control to build predictive densities of future outputs. Mutual exchange of these densities on commonly observed variables is proposed to compensate for incompleteness of the local models. The task is to find a procedure how to use such information withing the control strategy design under the constraint that the resulting design procedure is of the same complexity as the one without the exchange. We present an approximate algorithm and illustrate its performance on a simple example.

  • Název v anglickém jazyce

    Merging of Multistep Predictors for Decentralized Adaptive Control

  • Popis výsledku anglicky

    Decentralized adaptive control is based on the use of many local controllers in parallel, each of them estimating its own local model and pursuing local aims. When each controller designs its strategy using only its model, the resulting control will be suboptimal since local models do not allow prediction of consequences of actions of the neighbors. We use probabilistic formulation of adaptive control to build predictive densities of future outputs. Mutual exchange of these densities on commonly observed variables is proposed to compensate for incompleteness of the local models. The task is to find a procedure how to use such information withing the control strategy design under the constraint that the resulting design procedure is of the same complexity as the one without the exchange. We present an approximate algorithm and illustrate its performance on a simple example.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BC - Teorie a systémy řízení

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2008

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the American Control Conference

  • ISBN

    978-1-4244-2078-0

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    2

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    IEEE

  • Místo vydání

    Seattle

  • Místo konání akce

    Seattle

  • Datum konání akce

    11. 6. 2008

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000259261502130