Key points are not available for this paper at this time.
تم استعراض تركيب التحكم الراجعي لأنظمة الجسيمات واسعة النطاق في إطار التحكم الاستباقي باستخدام النموذج (MPC). يعيق الطابع عالي الأبعاد للديناميات الجماعية أداء خوارزميات MPC التقليدية المعتمدة على تحسين ديناميكي سريع عبر الإنترنت في كل خطوة زمنية. تم اقتراح بديلين لـ MPC. أولاً، يتم مناقشة استخدام تقنيات التعلم تحت الإشراف لتقريب القوانين الراجعة الأمثل خارج الخط. ثم يتم استعراض إجراء قائم على التوسيع الخطي التسلسلي للديناميات استنادًا إلى كميات ماكروسكوبية من مجموعة الجسيمات. كلتا الطريقتين تتجاوزان الحل عبر الإنترنت لمشاكل التحكم الأمثل مما يتيح تركيب راجع سريع ووقتي لأنظمة الجسيمات واسعة النطاق. تقيم التجارب العددية أداء الخوارزميات المقترحة.
Albi et al. (Fri,) studied this question.