論文の概要: Robust-Adaptive Control of Linear Systems: beyond Quadratic Costs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10816v2
• Date: Wed, 21 Oct 2020 15:15:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 21:10:30.761452
• Title: Robust-Adaptive Control of Linear Systems: beyond Quadratic Costs
• Title（参考訳）: 線形系のロバスト適応制御--二次コストを超えて
• Authors: Edouard Leurent and Denis Efimov and Odalric-Ambrym Maillard
• Abstract要約: 線形システムのロバストかつ適応的なモデル予測制御(MPC)の問題を考える。 この設定に対して、最初のエンドツーエンドのサブ最適トラクティリティ解析を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.309243378538012
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of robust and adaptive model predictive control (MPC) of a linear system, with unknown parameters that are learned along the way (adaptive), in a critical setting where failures must be prevented (robust). This problem has been studied from different perspectives by different communities. However, the existing theory deals only with the case of quadratic costs (the LQ problem), which limits applications to stabilisation and tracking tasks only. In order to handle more general (non-convex) costs that naturally arise in many practical problems, we carefully select and bring together several tools from different communities, namely non-asymptotic linear regression, recent results in interval prediction, and tree-based planning. Combining and adapting the theoretical guarantees at each layer is non trivial, and we provide the first end-to-end suboptimality analysis for this setting. Interestingly, our analysis naturally adapts to handle many models and combines with a data-driven robust model selection strategy, which enables to relax the modelling assumptions. Last, we strive to preserve tractability at any stage of the method, that we illustrate on two challenging simulated environments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,線形システムの堅牢かつ適応的なモデル予測制御(MPC)の問題について考察する。 この問題は異なるコミュニティによって異なる視点から研究されてきた。 しかし、既存の理論は2次コスト(LQ問題)の場合のみを扱うため、アプリケーションの安定化と追跡はタスクのみに制限される。 多くの実践的な問題で自然に発生するより一般的な(非凸)コストに対処するために、我々は、異なるコミュニティから、特に非漸近線形回帰、近年のインターバル予測の結果、およびツリーベースプランニングを慎重に選択し、まとめる。 各層における理論的保証の組み合わせと適応は自明なものではなく、この設定に対する最初のエンドツーエンドの準最適解析を提供する。 興味深いことに、私たちの分析は自然に多くのモデルに対応し、データ駆動のロバストなモデル選択戦略と組み合わせて、モデリングの仮定を緩和します。 最後に,提案手法のどの段階でもトラクタビリティを保ちながら,二つの困難なシミュレーション環境について説明する。

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