論文の概要: Adaptive Regret for Control of Time-Varying Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.04393v3
• Date: Sat, 12 Feb 2022 01:41:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-12 12:57:50.314185
• Title: Adaptive Regret for Control of Time-Varying Dynamics
• Title（参考訳）: 時変ダイナミクスの制御に対する適応的後悔
• Authors: Paula Gradu, Elad Hazan, Edgar Minasyan
• Abstract要約: 制御の分野に適応的後悔の尺度を導入する。 私たちの主な貢献は、新しい効率的なメタアルゴリズムです。 主要な技術的革新は、メモリを伴うオンライン凸最適化のより一般的なフレームワークに対する最初の適応的後悔のバウンドである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.319502238224334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of online control of systems with time-varying linear dynamics. This is a general formulation that is motivated by the use of local linearization in control of nonlinear dynamical systems. To state meaningful guarantees over changing environments, we introduce the metric of {\it adaptive regret} to the field of control. This metric, originally studied in online learning, measures performance in terms of regret against the best policy in hindsight on {\it any interval in time}, and thus captures the adaptation of the controller to changing dynamics. Our main contribution is a novel efficient meta-algorithm: it converts a controller with sublinear regret bounds into one with sublinear {\it adaptive regret} bounds in the setting of time-varying linear dynamical systems. The main technical innovation is the first adaptive regret bound for the more general framework of online convex optimization with memory. Furthermore, we give a lower bound showing that our attained adaptive regret bound is nearly tight for this general framework.
• Abstract（参考訳）: 時変線形ダイナミクスを用いたシステムのオンライン制御の問題を考える。 これは、非線形力学系の制御における局所線形化の使用によって動機付けられた一般的な定式化である。 変化する環境に対して有意義な保証を述べるため、制御分野に「it適応後悔」の指標を導入する。 この計量は、もともとオンライン学習で研究され、後見の最良の政策に対する後悔の観点でパフォーマンスを測定し、コントローラの動的変化への適応を捉える。 我々の主な貢献は、新しい効率的なメタアルゴリズムであり、時変線形力学系の設定において、sublinear regret bounds を持つコントローラを sublinear {\it adaptive regret} 境界を持つコントローラに変換する。 技術的な革新は、オンライン凸最適化とメモリのより一般的なフレームワークに対する最初の適応的後悔である。 さらに、我々の達成した適応的後悔境界が、この一般的な枠組みに対してほぼ緊密であることを示す下限を示す。

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