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邓昊洋 情报学研究科 博士後期課程学生、大塚敏之 同教授は、実時間最適制御（モデル予測制御）を並列計算によって実行する高速アルゴリズムの開発に成功しました。
制约条件の下で最适な动きを求める问题は最适制御问题と呼ばれ、自动运転や电力系统の安定化、化学反応の効率化など、あらゆる対象を巧みに动かす制御に応用できます。特に、时々刻々の状况に応じて最适制御问题を実时间で解きなおしながら制御を行うモデル予测制御は、応用范囲の広い方法として活発に研究されています。しかし、复雑な问题だと、解くための计算が膨大で时间がかかってしまい、モデル予测制御の実现が困难でした。
本研究で提案した手法では、未来の动きをいくつかの断片に分解し、断片ごとの最适化を并列计算によって同时に実行します。分解のしかたを工夫することで、全体の最适化を达成しつつ计算の大幅な高速化に成功しました。この研究成果によって、近年発展しているマルチコアプロセッサの性能を最大限活かすことができ、また、安価なプロセッサを复数使用して计算効率を上げることも可能になります。
本研究成果は、2019年8月30日に、国际学术誌「础耻迟辞尘补迟颈肠补」のオンライン版に掲载されました。
図：本研究で提案した手法
详しい研究内容について
书誌情报
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Haoyang Deng, Toshiyuki Ohtsuka (2019). A parallel Newton-type method for nonlinear model predictive control. Automatica, 109:108560.
