bibtype C - Conference Paper (international conference)
ARLID 0314253
utime 20240111140709.1
mtime 20090326235959.9
WOS 000259261502130
title (primary) (eng) Merging of Multistep Predictors for Decentralized Adaptive Control
specification
page_count 2 s.
media_type www
serial
ARLID cav_un_epca*0314252
ISBN 978-1-4244-2078-0
title Proceedings of the American Control Conference
page_num 3414-3415
publisher
place Seattle
name IEEE
year 2008
title (cze) Míchání více-krokových prediktorů pro decentralizované adaptivní řízení
keyword adaptive control
keyword decentralised control
keyword probability
author (primary)
ARLID cav_un_auth*0101207
name1 Šmídl
name2 Václav
institution UTIA-B
full_dept Department of Adaptive Systems
fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
author
ARLID cav_un_auth*0101061
name1 Andrýsek
name2 Josef
institution UTIA-B
fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
source
source_type pdf
url http://library.utia.cas.cz/separaty/2008/AS/smidl-merging of multistep predictors for decentralized adaptive.pdf
cas_special
project
project_id 1M0572
agency GA MŠk
ARLID cav_un_auth*0001814
project
project_id GP102/08/P250
agency GA ČR
ARLID cav_un_auth*0241640
research CEZ:AV0Z10750506
abstract (eng) Decentralized adaptive control is based on the use of many local controllers in parallel, each of them estimating its own local model and pursuing local aims. When each controller designs its strategy using only its model, the resulting control will be suboptimal since local models do not allow prediction of consequences of actions of the neighbors. We use probabilistic formulation of adaptive control to build predictive densities of future outputs. Mutual exchange of these densities on commonly observed variables is proposed to compensate for incompleteness of the local models. The task is to find a procedure how to use such information withing the control strategy design under the constraint that the resulting design procedure is of the same complexity as the one without the exchange. We present an approximate algorithm and illustrate its performance on a simple example.
abstract (cze) Decentralizované adaptivní řízení předpolkádá, že každý uzel pozoruje své okolí a na základě svých pozorování vytváří svůj lokální model. Pokud navrhuje svoji strategii řízení na základě tohoto modelu, může dojít ke konfliktu se sousedním uzlem. Tento příspěvek nabízí řešení pomocí vícekrokových prediktorů, jež každý uzel generuje a posílá sousedním uzlům. Tyto prediktory se pak sjednotí pomocí technik slučování pravdědpodobnostních distribucí. Funkčnost metody je demonstrována na jednoduchém příkladě.
action
ARLID cav_un_auth*0243572
name American Control Conference
place Seattle
dates 11.06.2008-13.06.2008
country US
reportyear 2009
RIV BC
permalink http://hdl.handle.net/11104/0164825
arlyear 2008
mrcbU34 000259261502130 WOS
mrcbU56 pdf
mrcbU63 cav_un_epca*0314252 Proceedings of the American Control Conference 978-1-4244-2078-0 3414 3415 Seattle IEEE 2008