0308718 20240103190109.520080708235959.9 Praha ÚTIA AV ČR, v.v.i 2007 5 s. http://as.utia.cas.cz/publications/2007/Smi_07.pdf Research Report 2211 distributed control Bayesian decision-making decentralized adaptive control dynamic programming cav_un_auth*0101207 Šmídl Václav UTIA-B Department of Adaptive Systems Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i. 1M0572 GA MŠk cav_un_auth*0001814 1ET100750401 GA AV ČR cav_un_auth*0001792 CEZ:AV0Z10750506 Decentralized adaptive control is based on the use of many local controllers in parallel, each of them estimating its own local model and pursuing its local aims. If each controller designs its strategy using only its own model, the resulting control may be poor since consequences of actions of the neighbors are not taken into account. We seek a way how to improve algorithm of decision strategy design of a single local controller without significant increase in complexity of the local model or complexity of the design procedure. In this paper we study variants of distributed dynamic programming that could be evaluated locally. Specifically, we will investigate variants of the fully probabilistic control strategy design. Distributed and cen- tralized control strategies will be compared. Distribuované adaptivní řízení spočívá v paralelním běhu několika adaptivních regulátorů, z nichž každý odhaduje svůj model a navrhuje valstní strategii řízení. Pokud by takový regulátor nevzal do úvahy přítomnost ostatních regulátorů, může dojít k nežádoucímu chování. V této práci se zabýváme Bayesovským přístupem k problému. Cílem je zjistit jaká struktura centralizovaného prediktoru umožňuje návrh distribuované strategie. 2009 BC http://hdl.handle.net/11104/0161108 2007 2007 Praha ÚTIA AV ČR, v.v.i