21.1 MPC와 머신러닝의 만남: 한계와 기회

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21.1 MPC와 머신러닝의 만남: 한계와 기회

  • 21.1 MPC와 머신러닝의 만남: 한계와 기회

  • 21.1.1 고전적 MPC의 구조와 한계: 모델 불일치(Model Mismatch)와 연산 비용 문제

  • 21.1.2 데이터 기반 제어(Data-Driven Control)의 부상

  • 21.1.3 왜 End-to-End RL 대신 하이브리드 MPC인가? (해석 가능성과 제약 조건 준수)

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