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Modeling & Control of Human Actuated Systems

机译：人类致动系统的建模与控制

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This paper investigates a Cyber-Physical & Human System (CPHS) comprised of a deterministic dynamical system plant model and a human actuator model. Namely, human decisions are stochastic inputs to the plant model. We examine a framework where human decisions cannot be directly controlled, but can be influenced via incentive control signals. Specifically, we use the framework of discrete choice models (DCMs) to capture human decision making, and then design optimal controllers for these human actuated dynamical systems. Existing literature on CPHS often treats human inputs as stochastic and exogenous inputs, and then formulates a disturbance rejection problem. Instead of treating human decision-making as an uncontrollable exogenous input, we directly incorporate human decision making into the modeling framework with DCMs. This paper thus adds two original contributions. (i) We develop a generalized human-actuated system framework based on DCM that predicts the probability of human decisions, conditioned on controllable incentives. (ii) We show that existing optimization schemes, such as Sequential Quadratic Programming (SQP) and Dynamic Programming (DP), can be applied to control the proposed human-actuated system. We conclude this paper by demonstrating the framework on a reference tracking problem and an inventory control problem.
机译：本文研究了由确定性动态系统植物模型和人类执行器模型组成的网络物理和人体系统（CPH）。即人的决定是植物模型的随机输入。我们检查一个无法直接控制人类决策的框架，但可以通过激励控制信号来影响。具体而言，我们使用离散选择模型（DCM）的框架来捕获人类决策，然后为这些人类致动的动态系统设计最佳控制器。 Cphs上的现有文献通常将人类投入视为随机和外源投入，然后制定扰动抑制问题。我们不是将人类决策视为无法控制的外源投入，而是直接将人类决策与DCMS直接纳入建模框架中。因此，这篇论文增加了两个原始贡献。 （i）我们基于DCM制定了一种推广的人类驱动系统框架，预测人类决策的可能性，条件可控激励。 （ii）我们表明，可以应用现有的优化方案，例如顺序二次编程（SQP）和动态编程（DP）来控制所提出的人类致动系统。我们通过在参考跟踪问题和库存控制问题上展示框架来结束本文。

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