科学家实现马尔可夫量子系统的鲁棒量子最优控制
近日,深圳大学物理与光电工程学院的李俊及其研究团队取得一项新进展。经过不懈努力,他们实现马尔可夫量子系统的鲁棒量子最优控制。相关研究成果已于2024年7月1日在国际知名学术期刊《物理评论A》上发表。本文提出了一种鲁棒量子最优控制方法来处理马尔可夫噪声。其基本思想是,将马尔可夫噪声信道视为扰动,通过扰动展开项定量...
Nat. Rev. Phys.重磅综述:复杂网络的鲁棒性和韧性
网络鲁棒性和瓦解问题研究主要关注网络结构连通性(最大连通片)面对不同节点失效的变化,而实际上节点之间的失效经常不是独立的。级联失效刻画网络中节点损伤之间的动力学过程,文章总结了多层相互依存、阈值模型和过载模型三种不同研究方法,其中节点的失效分别通过相互依存关系、集体行为影响和负荷重分配来造成其他节点失效。...
郭雷院士:系统控制之美|《控制理论前沿理论与方法》第一课
他的里程碑式著作《控制论:或关于在动物与机器中控制和通信的科学》(CyberneticsorControlandCommunicationintheAnimalandtheMachine,1948)[1],不仅开创了控制论这一新兴交叉领域,而且对通信理论、控制理论、自动化和人工智能等众多领域产生了深远影响。继《控制论》之后,1950年维纳在其姊妹篇《人有...
百科:自适应控制概述|《系统与控制百科全书》
自适应控制与智能控制(包括神经控制、最优控制和动态规划原理)有着密切联系,在其中考虑了特定类型的学习,并且也与随机自适应控制有关。当存在大量未建模的动力学(即结构不确定性)、相对较高的噪声水平或快速且不可预测的参数变化时,鲁棒控制是最有用的。相反,对于缓慢或大部分可预测的参数变化,具有相对良好...
扩散模型概述:应用、引导生成、统计率和优化
扩散模型还通过将顺序决策视为生成序列建模,在控制和RL问题中体现了算法设计的一个新的领域。在RL中典型的奖励最大化规划任务中,目标是找到一个实现大累积奖励的最优策略。传统方法依赖于迭代求解Bellman最优性以获得相应的策略。然而,生成序列建模直接产生大奖励的状态-动作轨迹,避免了明确求解Bellman最优性。
250 多篇论文综合解析端到端自动驾驶面临哪些挑战?
IL需要一个数据集,其中包含在专家策略下收集的轨迹,其中每个轨迹都是状态-动作对序列(www.e993.com)2024年9月8日。IL的目标是学习与匹配的代理策略。IL的一个重要且广泛使用的类别是行为克隆(BC),它将问题简化为监督学习。逆向最优控制(IOC),也称为逆向强化学习(IRL),是另一种IL方法,它利用专家演示来学习奖励函数。
浅析自动驾驶4WS车辆路径跟踪最优控制算法仿真
经过联合仿真表明,此路径跟踪算法误差最大为0.34m(110km/h),考虑车辆建模的精度,该误差在合理的范围内。相较于传统的反馈控制,对车辆横摆角、纵向加速度等车辆操纵稳定性参数有较好的控制效果,并且对车速有很好的鲁棒性。权系数LQR算法相较于线性LQR算法在110km/h工况下对横摆角速度的控制效果提升了15%。
FEM | 前沿研究:智能工业数据解析与优化
在解析层面,采用多种数据解析技术对复杂系统运作规律进行智能感知与发现,通过解析挖掘未知的关联和隐藏的规律,从而实现对复杂系统的预测和诊断。在优化层面,综合运用多种优化技术对生产、物流、能源过程的优化决策和最优控制,实现复杂工业系统的整体性能。图3.智能工业数据解析与优化共性技术...
中国H∞鲁棒多变量控制将在本月进行地面试验验证
科技日报北京4月15日电(通讯员齐渡谦记者付毅飞)记者15日从中国航天科工集团三院31所获悉,该所近日在H∞鲁棒多变量控制方面取得重大突破,将在本月进行正式地面试验验证。如果取得成功,意味着中国H∞鲁棒多变量控制将首次成功应用于航天发动机。发动机多变量控制是指针对多输入、多输出的耦合系统,利用其耦合关系来...
智能汽车的未来范式,数智如何驱动行业发展?| TVP行业大使闭门会
李升波老师介绍,GOPS简化了传统工业控制的设计流程,通过离线求解、在线应用方式大幅度提高计算实时性,同时该工具链旨在实现问题建模、网络训练、仿真验证、代码部署、硬件在环试验的全流程覆盖,为工业界最优控制问题的强化学习求解提供一站式解决方案,大大降低开发难度与控制器的负担。随后,李升波老师以值分布强化学习算法...