論文の概要: Data-Driven Robust Control Using Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.07690v1
• Date: Thu, 16 Apr 2020 14:57:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 21:21:47.182827
• Title: Data-Driven Robust Control Using Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習を用いたデータ駆動ロバスト制御
• Authors: Phuong D. Ngo, Fred Godtliebsen
• Abstract要約: 本稿では,部分未知の力学系を制御するために強化学習を用いた頑健な制御設計法を提案する。 データから学習することで、クローズドループシステムの安定性を保証するアクションが提案される。 1型糖尿病患者に対する血糖モデルを用いたシミュレーションにより, コントロールが評価された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a robust control design method using reinforcement-learning for controlling partially-unknown dynamical systems under uncertain conditions. The method extends the optimal reinforcement-learning algorithm with a new learning technique that is based on the robust control theory. By learning from the data, the algorithm proposed actions that guarantees the stability of the closed loop system within the uncertainties estimated from the data. Control policies are calculated by solving a set of linear matrix inequalities. The controller was evaluated using simulations on a blood glucose model for patients with type-1 diabetes. Simulation results show that the proposed methodology is capable of safely regulates the blood glucose within a healthy level under the influence of measurement and process noises. The controller has also significantly reduced the post-meal fluctuation of the blood glucose. A comparison between the proposed algorithm and the existing optimal reinforcement learning algorithm shows the improved robustness of the closed loop system using our method.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,不確実条件下での部分的未知力学系を制御するための強化学習を用いたロバストな制御設計手法を提案する。 本手法は,ロバスト制御理論に基づく新しい学習手法を用いて,最適強化学習アルゴリズムを拡張する。 データから学習することで、データから推定された不確実性の中で閉ループシステムの安定性を保証するアクションを提案する。 制御ポリシーは、一連の線形行列不等式を解いて計算される。 コントロールは1型糖尿病患者に対する血糖モデルを用いたシミュレーションを用いて評価した。 シミュレーションの結果, 提案手法は測定およびプロセスノイズの影響を受け, 健康なレベルで血糖を安全に調節できることがわかった。 また、コントロールは血糖値の食事後の変動を著しく低減した。 提案アルゴリズムと既存の最適強化学習アルゴリズムとの比較により,本手法による閉ループシステムの堅牢性の向上が示された。

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