微分動的計画法
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2020/07/10 16:12 UTC 版)
微分動的計画法 (DDP)（びぶんどうてきけいかくほう、英: Differential Dynamic Programming）は軌道最適化のために用いられる最適制御アルゴリズムの一つである。 本アルゴリズムは1966年に Mayne[1] によって紹介され、 その後JacobsonとMayneによるその名の由来となった著作の中で分析された。[2] このアルゴリズムはシステムのダイナミクスとコスト関数を局所的な二次形式によってモデル化し、2次収束を示す。 また、Pantojaのstep-wise Newton法とも密接に関連している。[3] [4]
- ^ Mayne, D. Q. (1966). “A second-order gradient method of optimizing non-linear discrete time systems”. Int J Control 3: 85–95. doi:10.1080/00207176608921369.
- ^ Mayne, David H. and Jacobson, David Q. (1970). Differential dynamic programming. New York: American Elsevier Pub. Co.. ISBN 0-444-00070-4
- ^ de O. Pantoja, J. F. A. (1988). “Differential dynamic programming and Newton's method”. International Journal of Control 47 (5): 1539–1553. doi:10.1080/00207178808906114. ISSN 0020-7179.
- ^ Liao, L. Z.; C. A Shoemaker (1992). Advantages of differential dynamic programming over Newton's method for discrete-time optimal control problems. Cornell University, Ithaca, NY.
- ^ Morimoto, J.; G. Zeglin; C.G. Atkeson (2003). “Minimax differential dynamic programming: Application to a biped walking robot”. Intelligent Robots and Systems, 2003.(IROS 2003). Proceedings. 2003 IEEE/RSJ International Conference on. 2. pp. 1927–1932
- ^ Liao, L. Z; C. A Shoemaker (1991). “Convergence in unconstrained discrete-time differential dynamic programming”. IEEE Transactions on Automatic Control 36 (6): 692. doi:10.1109/9.86943.
- ^ Tassa, Y. (2011年). Theory and implementation of bio-mimetic motor controllers (Thesis). Hebrew University.
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「微分動的計画法」の続きの解説一覧
- 1 微分動的計画法とは
- 2 微分動的計画法の概要
- 3 微分動的計画法 (DDP)
- 4 正則化と直線探索
- 5 外部リンク
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