AI技術に基づく安定性の保証付き制御手法の開発

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本研究では，レトロフィット制御理論と強化学習法を組み合わせることで，どのようなデータが得られたとしても制御系の安定性を保証できる適応的な分散制御法の構築を目指している．レトロフィット制御理論によって安定性を保証する鍵の一つは，対象の物理によって決まる整流器を制御器の内部に含めることである．したがって，レトロフィット制御の考え方を強化学習に取り入れるためには，このような整流器を含んだうえで，内部制御器のみを学習する，構造付きの学習法が必要になる．本年度は，昨年度提案した方法である有限インパルス応答表現を用いたレトロフィット強化学習法の適用について，精度向上のための手法の検討を行った．インパルス応答表現を用いる際には，制御に用いる信号の過去の値を多数保持し，それらの係数を学習によって求めることが必要である．この特徴から，求めるパラメータ数が多くなり，雑音などの影響を受けやすくなるという欠点があった．この問題点を解決するために，近年システム同定の分野で注目されているインパルス応答推定法である，カーネルに基づく正則化法を組み合わせて利用することを提案した．これにより，雑音の影響を受けにくくなり，学習後の制御性能が向上することをシミュレーションを通して確かめた．その過程で，システム同定にも利用可能な新たなカーネル正則化法を提案することができた．さらに，これまでは強化学習を行う主体が単一であることを仮定して研究を行ってきたが，一つの大規模システムを複数の主体が管理する状況を想定し，複数主体が同時に強化学習を行う状況への適用についても検討した．シミュレーションを通して，それぞれの主体の学習結果が互いに悪影響を及ぼすことはなく，単一主体での学習では達成不可能な性能を達成できることを示した．