論文の概要: Controller Synthesis for Omega-Regular and Steady-State Specifications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02951v1
• Date: Sat, 5 Jun 2021 19:34:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-08 17:39:48.774324
• Title: Controller Synthesis for Omega-Regular and Steady-State Specifications
• Title（参考訳）: Omega-RegularおよびStady-State仕様のためのコントローラ合成
• Authors: Alvaro Velasquez, Ashutosh Trivedi, Ismail Alkhouri, Andre Beckus, and George Atia
• Abstract要約: 本稿では,$omega$-regularかつ定常制約を満たす決定論的ポリシーを求めるアルゴリズムを提案する。 我々は我々のアプローチを実験的に評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.901800502055929
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Given a Markov decision process (MDP) and a linear-time ($\omega$-regular or LTL) specification, the controller synthesis problem aims to compute the optimal policy that satisfies the specification. More recently, problems that reason over the asymptotic behavior of systems have been proposed through the lens of steady-state planning. This entails finding a control policy for an MDP such that the Markov chain induced by the solution policy satisfies a given set of constraints on its steady-state distribution. This paper studies a generalization of the controller synthesis problem for a linear-time specification under steady-state constraints on the asymptotic behavior. We present an algorithm to find a deterministic policy satisfying $\omega$-regular and steady-state constraints by characterizing the solutions as an integer linear program, and experimentally evaluate our approach.
• Abstract（参考訳）: マルコフ決定プロセス (MDP) と線形時間 ($\omega$-regular or LTL) の仕様が与えられたとき、コントローラ合成問題は仕様を満たす最適なポリシーを計算することを目的としている。 近年,定常計画のレンズを通して,システムの漸近的挙動を理由とする問題が提案されている。 このことは、解法によって引き起こされるマルコフ連鎖がその定常分布に対する与えられた制約を満たすようなMDPの制御ポリシーを見つけることを必要とする。 本稿では, 漸近挙動の定常制約下での線形時間仕様に対する制御器合成問題の一般化について検討する。 整数線形プログラムとして解を特徴付けることにより,$\omega$-regular および定常制約を満たす決定論的ポリシを求めるアルゴリズムを提案し,本手法を実験的に評価する。

関連論文リスト

• Landscape of Policy Optimization for Finite Horizon MDPs with General State and Action [10.219627570276689]
  我々は、一般的な状態と空間を持つマルコフ決定過程のクラスのためのフレームワークを開発する。 勾配法は非漸近条件で大域的最適ポリシーに収束することを示す。 その結果,多周期インベントリシステムにおける最初の複雑性が確立された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-25T17:56:02Z)
• Deterministic Policy Gradient Primal-Dual Methods for Continuous-Space Constrained MDPs [82.34567890576423]
  我々は,非漸近収束を伴う最適決定主義政策を求めるための決定主義的政策勾配原始双対法を開発した。 D-PGPDの一次-双対反復は、最適正則化原始-双対にサブ線形速度で収束することが証明された。 我々の知る限り、これは連続空間制約型MDPに対する決定論的ポリシー探索法を提案する最初の研究であると思われる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T14:11:04Z)
• Two-Stage ML-Guided Decision Rules for Sequential Decision Making under Uncertainty [55.06411438416805]
  SDMU (Sequential Decision Making Under Uncertainty) は、エネルギー、金融、サプライチェーンといった多くの領域において、ユビキタスである。 いくつかのSDMUは、自然にマルチステージ問題(MSP)としてモデル化されているが、結果として得られる最適化は、計算の観点からは明らかに困難である。 本稿では,2段階の一般決定規則(TS-GDR)を導入し,線形関数を超えて政策空間を一般化する手法を提案する。 TS-GDRの有効性は、TS-LDR(Two-Stage Deep Decision Rules)と呼ばれるディープリカレントニューラルネットワークを用いたインスタンス化によって実証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T18:19:47Z)
• Sub-linear Regret in Adaptive Model Predictive Control [56.705978425244496]
  本稿では,STT-MPC (Self-Tuning tube-based Model Predictive Control) について述べる。 システム力学を最初に認識したアルゴリズムと比較して,アルゴリズムの後悔を解析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-07T15:07:10Z)
• High-probability sample complexities for policy evaluation with linear function approximation [88.87036653258977]
  本研究では,2つの広く利用されている政策評価アルゴリズムに対して,最適線形係数の予め定義された推定誤差を保証するために必要なサンプル複素量について検討する。 高確率収束保証に縛られた最初のサンプル複雑性を確立し、許容レベルへの最適依存を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T12:58:39Z)
• Synthesizing Stable Reduced-Order Visuomotor Policies for Nonlinear Systems via Sums-of-Squares Optimization [28.627377507894003]
  本稿では,非線形システムの制御観測のためのノイズフィードバック,低次出力-制御-パーセプションポリシを提案する。 画像からのこれらのシステムが確実に安定できない場合、我々のアプローチは安定性の保証を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-24T19:34:09Z)
• Multi-Objective Policy Gradients with Topological Constraints [108.10241442630289]
  本稿では, PPOアルゴリズムの簡単な拡張により, TMDPにおけるポリシー勾配に対する新しいアルゴリズムを提案する。 シミュレーションと実ロボットの両方の目的を任意に並べた実世界の多目的ナビゲーション問題に対して,これを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-15T07:22:58Z)
• Learning Stochastic Parametric Differentiable Predictive Control Policies [2.042924346801313]
  本稿では、ニューラルネットワークポリシーの教師なし学習のための、パラメトリック微分可能予測制御(SP-DPC)と呼ばれるスケーラブルな代替手法を提案する。 SP-DPCはパラメトリック制約最適制御問題に対する決定論的近似として定式化される。 閉ループ制約と確率満足度に関するSP-DPC法を用いて学習したポリシーに関する理論的確率的保証を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-02T22:46:32Z)
• Model-Free Reinforcement Learning for Optimal Control of MarkovDecision Processes Under Signal Temporal Logic Specifications [7.842869080999489]
  有限水平マルコフ決定過程に対する最適ポリシーを求めるためのモデルフリー強化学習アルゴリズムを提案する。 本稿では,不確実性および性能目標下での複雑なミッションにおけるロボット動作計画の文脈におけるアプローチの有効性について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-27T22:44:55Z)
• Gaussian Process-based Min-norm Stabilizing Controller for Control-Affine Systems with Uncertain Input Effects and Dynamics [90.81186513537777]
  本稿では,この問題の制御・アフィン特性を捉えた新しい化合物カーネルを提案する。 この結果の最適化問題は凸であることを示し、ガウス過程に基づく制御リャプノフ関数第二次コーンプログラム(GP-CLF-SOCP)と呼ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-14T01:27:32Z)
• Stochastic Finite State Control of POMDPs with LTL Specifications [14.163899014007647]
  部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)は、不確実性の下での自律的な意思決定のためのモデリングフレームワークを提供する。 本稿では,POMDPに対する準最適有限状態制御器(sFSC)の合成に関する定量的問題について考察する。 本稿では,sFSC サイズが制御される有界ポリシアルゴリズムと,連続的な繰り返しにより制御器の性能が向上する任意の時間アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-21T18:10:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。