Contrôle distribué optimal : GD projeté pour les contrôleurs locaux optimaux

Cette séance de cours couvre le contrôle réparti optimal, en mettant l'accent sur les défis de la mise en œuvre de contrôleurs LQR dans les systèmes à grande échelle en raison des limites de mesure. L'instructeur introduit le concept d'utilisation de Gradient Descent (GD) pour surmonter ces limitations et obtenir localement des contrôleurs distribués optimaux. La séance de cours s'inscrit dans les fondements théoriques de GD, y compris le calcul de la fonction de coût et les résultats de convergence. De plus, l'instructeur discute de l'application de GD dans les systèmes LQR stochastiques et du calcul de la politique optimale. La séance de cours se termine par une explication détaillée de l'amélioration du contrôleur à travers GD et les exigences de sparsity pour obtenir un contrôle distribué optimal.