鄧昊洋 情報学研究科 博士後期課程学生、大塚敏之 同教授は、実時間最適制御（モデル予測制御）を並列計算によって実行する高速アルゴリズムの開発に成功しました。
制約条件の下で最適な動きを求める問題は最適制御問題と呼ばれ、自動運転や電力系統の安定化、化学反応の効率化など、あらゆる対象を巧みに動かす制御に応用できます。特に、時々刻々の状況に応じて最適制御問題を実時間で解きなおしながら制御を行うモデル予測制御は、応用範囲の広い方法として活発に研究されています。しかし、複雑な問題だと、解くための計算が膨大で時間がかかってしまい、モデル予測制御の実現が困難でした。
本研究で提案した手法では、未来の動きをいくつかの断片に分解し、断片ごとの最適化を並列計算によって同時に実行します。分解のしかたを工夫することで、全体の最適化を達成しつつ計算の大幅な高速化に成功しました。この研究成果によって、近年発展しているマルチコアプロセッサの性能を最大限活かすことができ、また、安価なプロセッサを複数使用して計算効率を上げることも可能になります。
本研究成果は、2019年8月30日に、国際学術誌「Automatica」のオンライン版に掲載されました。
図：本研究で提案した手法
詳しい研究内容について
書誌情報
【DOI】 https://doi.org/10.1016/j.automatica.2019.108560
【KURENAIアクセスURL】 http://hdl.handle.net/2433/243949
Haoyang Deng, Toshiyuki Ohtsuka (2019). A parallel Newton-type method for nonlinear model predictive control. Automatica, 109:108560.
