U.S.-Italy Cooperative Research: Statistical Learning for Optimal Approximate Control Theory

美意合作研究:最优近似控制理论的统计学习

基本信息

  • 批准号:
    0098009
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 0.5万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2001
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2001-08-01 至 2002-07-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

0098009ChenThis one-year award, which supports U.S.-Italy cooperative research on the development of new methodology in the area of optimal approximate control theory, involves Victoria Chen of the Georgia Institute of Technology and Ricardo Zoppoli, University of Genoa, Italy. The objective of their research is to expand the role of statistics in operations research.The U. S. principal investigator brings to this collaboration her expertise in the application of statistical learning to stochastic optimization. This work is complemented by the Italian investigator's experience in control theory problems that violate the classical LQG (linear dynamic systems, quadratic cost functions, and Gaussian random variables). The results of this research are expected to reduce the computational effort required to solve problems in approximate optimal control theory.
0098009 Chenthis Onewish奖项支持美国意大利近似控制理论领域的新方法发展的美国质合作研究,涉及佐治亚理工学院的维多利亚·陈(Victoria Chen)和意大利热那亚大学里卡多·佐波利(Ricardo Zoppoli)的维多利亚·陈(Victoria Chen)。 他们研究的目的是扩大统计在运营研究中的作用。 这项工作得到了意大利研究者在控制理论问题上的经验,该问题违反了经典的LQG(线性动态系统,二次成本函数和高斯随机变量)。 这项研究的结果有望减少解决近似最佳控制理论中问题所需的计算工作。

项目成果

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