これまでのセンサ位置最適化アルゴリズムの成果に基づき、双対の関係を利用して線形モデルに対するアクチュエータ位置最適化アルゴリズムを提案しました。さらに、気象場よりも規模の小さなテスト問題に対して提案手法を適用し、それらの有効性を示しました。まず、インパルス入力を受ける線形時不変システムに対する最適化アルゴリズムを提案しました。提案手法では、感度モードに関する行列の行列式を貪欲法に基づいて最大化します。提案手法を線形化Ginzburg-Landauモデルに適用し、多様なモードを含む出力を生み出せることを示しました。さらに、乱択特異値分解を利用して感度モードを計算することで、圧縮性軸対称噴流等、より大規模なシステムに対しても適用できることを示しました。
次に、線形時変システムに対するアクチュエータ位置最適化アルゴリズムを提案しました。線形時変システムは、気象現象等の非線形システムの摂動システムと考えることができるため、気象場に対するアクチュエータ位置最適化を行う上で、より実践的な問題設定となります。提案手法では、評価出力の時系列を低次元化した上で、制御入力のエネルギが一定以下になるという制約のもと、評価出力の可到達集合を最大化するようにアクチュエータ位置を最適化します。提案手法を用いてLorenz96モデルの異常値を抑制する制御を行い、提案手法が有効であることを数値的に示しました。