ハミルトン系の変分対称性に基づく反復フィードバックチューニング

抄録

一般に制御対象の正確なモデルを得ることは難しく、したがって性能のよい制御器を正確に設計することも困難である。このため実験データから制御器のパラメータを調整する反復フィードバックチューニングという手法が知られている。本研究では、ハミルトン系の反復学習制御に用いられる変分対称性を応用して、多パラメータを同時にチューニングする手法を提案する。また数値例によってその有効性を確認する。