ガンマ理論 V30:確率制御とLQR最適化フレーム ― 情動数理工学におけるカルマンフィルタと最適介入設計 ―
Abstract
本稿 V30 では、V29 で構築した多主体ネットワーク動力学フレームを確率制御理論へ拡張し、(1) 観測ノイズ下での能力状態推定(カルマンフィルタ)(2) 介入コストを考慮した最適施策設計(LQR)を統一的に定式化する。 個人・チームの能力状態 C(t) に対し、プロセスノイズと観測ノイズを導入した確率状態空間モデルを構築し、カルマンフィルタにより「不可観測な能力状態」を推定する。さらに、コスト関数 J = Σ (C^T Q C + I^T R I) を最小化する LQR 問題を定式化し、Riccati 方程式の解から最適フィードバックゲイン K を導出する。 実装実験により、カルマンフィルタの収束性、LQR の低コスト性、経営施策を最適制御問題として扱えることが確認された。
Fields of Study & Subjects
Control Systems and Identification
Target Tracking and Data Fusion in Sensor Networks
Advanced Control Systems Optimization
Publication details
- Journal / source
- Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
- Publication date
- 16 February 2026
- Language
- JA
- Document type
- Thesis