| （理論面の）対象 | 力学系のモデリング、安定性解析、最適化、制御。マルチエージェントシステム、サイバーフィジカルシステム。最適化 |
| （理論面の）目標 | 複雑な系の力学を分析、制御、最適化するための体系的手法の導出 |
| ここまでの成果/重要な発見 | 時間不変およびランダムスイッチング通信トポロジー、時間遅延、外乱、システム制約の下で、線形および非線形方程式で記述される複数の力学系のコンセンサスと形成のための制御設計手法; 等式および不等式制約の両方を持つ凸非線形最適化問題に対する分散最適化アプローチ |
| これからの目標/現在取り組んでいる目標 | マルチエージェントシステム、複雑ネットワーク、社会ネットワークなどを含む複雑システムのダイナミクスを特徴付け、探求するためのAIベースのアプローチと、分岐理論や微分幾何学理論に基づく解析手法の開発。 |
| 応用上の成果/目標 | スマートグリッド、サイバーフィジカルシステム、パワーグリッド、電化輸送カップリングの最適な運用と制御、ロバスト性のための新しいアプローチ、および光無線電力伝送システムの特性評価 |
| さらなる発展の可能性・方向性 | 複雑系の理論的発展：AIに基づく手法と分析手法のギャップを埋めるだけでなく、それらを組み合わせることで、複雑系を分析、設計、最適化するためのより効果的なアプローチを導き出す。 |
My current research mainstream is Applied Mathematics for Energy Systems which intersects between control systems, power and energy systems, and optimization, through collaboration with WPI-I2CNER. Particularly, I focus on problems in smart grid, multi-agent systems, and distributed optimization and control, where there are many emergent and challenging issues arising from the integration of stochastic and intermittent renewable energy sources, the control approaches for demand response and real-time pricing, the detection and protection against cyber-attacks, etc. Those complex problems may be handled by utilizing a combination of several applied mathematical tools including dynamical systems, nonlinear optimization, graph theory, nonlinear systems, and machine learning. Furthermore, I am also interested in iterative learning control, robust control, and optimal control, which are important tools to address many other interesting problems of realistic systems.
| キーワード | Control Systems, Smart Grid, Distributed Optimization, Multi-Agent System, Consensus Control, Synchronization, Learning Systems, Optimal and Robust Control |
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| 部門 | 数学テクノロジー先端研究部門 |
| リンク | Homepage カーボンニュートラル･エネルギー国際研究所 マルチスケール構造科学ユニット |