大規模ネットワークの理解・操作をデータから実現するマルチレート/マルチループ制御

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データから大規模ネットワーク全体を直接理解・制御するトップダウン型の手段となるデータ科学の基礎研究として，周期が異なる複数の制御ループが相互接続されたマルチレート/マルチループ系に対する研究を行った．このような複雑な系に対しては，個々の構成要素の理解に基づいて集合全体を理解して設計するモデルベース手法はその手間と費用がかかるばかりではなく，それらを統一的に扱うことは困難であった．そこで，本研究では，制御データから直接解析・設計が行えるデータ駆動型制御手法によるアプローチについて検討した．しかしながら，従来はマルチレート/マルチループ系に対する有用なデータ駆動設計法は提案されていなかったため，新たにその設計方法について検討を行っている．また，個別の対象の振る舞いだけでなくそれを取り囲む全体の振る舞いを捉えるためには，可能であれば構成する各要素を専門的に研究した上でそれらの結果を統合的に検討する必要がある．しかし，全ての要素を網羅した研究を少数の研究者のみで達成するのは現実的には困難となる．そこで，対象の振る舞いを抽象化し一般化することが可能な制御工学を利用することで分野の違いを意識することなく扱う方法についても検討した．この結果，多種多様な要素が互いに結びついたマルチレート/マルチループL系として表せる大規模ネットワーク全体をデータによって理解・制御することを工学的に解決することが可能になると考えられる．