Distributed control of uncertain systems using superpositions of linear operators.
Distributed control of uncertain systems using superpositions of linear operators.
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使用线性算子的叠加对不确定系统进行分布式控制。
DOI：
10.1162/neco_a_00151
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发表时间：
2011
影响因子：
2.9
通讯作者：
Sanger,TerenceD
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sanger,TerenceD
在自然环境中控制是困难的，部分原因是行动效果的不确定性。不确定性可归因于附加的运动或感觉噪声、未建模的动力学或感觉反馈的量化。生物系统面临着进一步的困难，因为控制必须由合作神经元和神经子系统网络来执行。本文提出了一种新的数学框架，用于不确定环境下运行的分布式控制系统的建模和仿真。随机微分算子可以从描述系统的随机微分方程中导出，它们将当前的状态密度映射为状态密度的微分。与离散时间马尔可夫更新算子不同，随机微分算子对一大类线性和非线性系统进行线性组合，因此可以预测多个可控和不可控子系统的组合效应。使用这些运算符的设计产生的系统的统计行为可以在整个状态空间中指定。描述了它与贝叶斯估计和离散马尔可夫过程的关系。
Control in the natural environment is difficult in part because of uncertainty in the effect of actions. Uncertainty can be due to added motor or sensory noise, unmodeled dynamics, or quantization of sensory feedback. Biological systems are faced with further difficulties, since control must be performed by networks of cooperating neurons and neural subsystems. Here, we propose a new mathematical framework for modeling and simulation of distributed control systems operating in an uncertain environment. Stochastic differential operators can be derived from the stochastic differential equation describing a system, and they map the current state density into the differential of the state density. Unlike discrete-time Markov update operators, stochastic differential operators combine linearly for a large class of linear and nonlinear systems, and therefore the combined effects of multiple controllable and uncontrollable subsystems can be predicted. Design using these operators yields systems whose statistical behavior can be specified throughout state-space. The relationship to Bayesian estimation and discrete-time Markov processes is described.
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期刊：
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