組合せ最適化による問題解決の実践的アプローチ
2024/05/29実施の、人工知能学会全国大会オーガナイズドセッションで発表した、梅谷の資料です。
2024/05/29実施の、人工知能学会全国大会オーガナイズドセッションで発表した、梅谷の資料です。
はじめに 私が制御工学を学び始めたとき、「これを学んでいけばモータを自由に制御できるようになるのか！」と思い、古典制御、現代制御と勉強を続けましたが、「これってモデルがある前提で説明してくるけど、そもそもモデルってどうやって求めるの？」という疑問が湧きました。制御工学を学んでいる人でもこういった疑問を持つ人は多いのではと思ったので、今回は実際に水平1軸アームシステムを対象に、システム同定を行い、モデルの妥当性を簡単に評価したいと思います。 目次 1. システム同定とは 2. 水平1軸アームシステムのモデル 3. 同定入力の選定 4. システム同定の手法 5. システム同定 6. モデルの妥当性評価 1. システム同定とは 制御工学を勉強してPID制御やら最適レギュレータやら様々なコントローラ・オブザーバの設計方法を知ると思います。しかしそれらを設計するとき、必ず必要になるのが数学モデルです
初学者が学んだ凸最適化 - Qiita
はじめに これまでに色々と非凸最適化とか近接勾配法とか書いてきましたが，いちばんの基礎である凸最適化について書いていませんでした． 基礎を飛ばして応用例というかその領域について書いていくなんて，鬼教官も涙目ですね． なので，この記事では超ざっくりに凸最適化について触れていこうと思います． それでは，やっていきましょうか． 凸集合 まず，凸最適化の土台である凸関数の土台である凸集合について触れます． 定義 ある集合$C$を定義する．任意のベクトル$x_1, x_2 \in C$に対して x_1, x_2 \in C, \\ \theta \in [0, 1] \Rightarrow (1-\theta) x_1 + \theta x_2 \in C が成り立つとき，集合$C$は凸集合であるという． 何言うてるかわかりませんね，図で見てみましょう． 凸集合を図で描くと... こんな感じです．グ
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最小二乗法でシステム同定やってみた - Qiita