Страница публикации

Feedback Maximum Principle for Ensemble Control of Local Continuity Equations: An Application to Supervised Machine Learning

Авторы: Staritsyn M., Pogodaev N., Chertovskih R., Pereira F.L.

Журнал: IEEE Control Systems Letters

Том: 6

Номер:

Год: 2022

Отчётный год: 2022

Издательство:

Местоположение издательства:

URL:

Проекты:

Теория и методы исследования эволюционных уравнений и управляемых систем с их приложениями

DOI: 10.1109/LCSYS.2021.3089139

Аннотация: We consider an optimal control problem for a system of local continuity equations on a space of probability measures. Such systems can be viewed as macroscopic models of ensembles of non-interacting particles or homotypic individuals, representing several different "populations". For the stated problem, we propose a necessary conditions of optimality which involve feedback controls inherent to the extremal structure designed via the standard Pontryagin's Maximum Principle. These optimality conditions admit a realization as an iterative algorithm for optimal control. As a motivating case, we discuss an application of the derived optimality condition, and the consequent numeric method to a problem of supervised machine learning via dynamic systems.

Индексируется WOS: Q5

Индексируется Scopus: Нет

Индексируется УБС: Нет

Индексируется РИНЦ: Нет

Индексируется ВАК: Нет

Индексируется CORE: Нет

Публикация в печати: 0