論文の概要: Recurrent Neural Network Controllers Synthesis with Stability Guarantees for Partially Observed Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.03861v1
• Date: Wed, 8 Sep 2021 18:21:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-11 10:40:17.359087
• Title: Recurrent Neural Network Controllers Synthesis with Stability Guarantees for Partially Observed Systems
• Title（参考訳）: 部分観測システムに対する安定性保証付き再帰的ニューラルネットワーク制御系
• Authors: Fangda Gu, He Yin, Laurent El Ghaoui, Murat Arcak, Peter Seiler, Ming Jin
• Abstract要約: 本稿では、不確実な部分観測システムのための動的制御系として、リカレントニューラルネットワーク(RNN)の重要なクラスを考える。 本稿では、再パラメータ化空間における安定性条件を反復的に強制する計画的ポリシー勾配法を提案する。 数値実験により,本手法は,より少ないサンプルを用いて制御器の安定化を学習し,政策勾配よりも高い最終性能を達成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.234005265019845
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural network controllers have become popular in control tasks thanks to their flexibility and expressivity. Stability is a crucial property for safety-critical dynamical systems, while stabilization of partially observed systems, in many cases, requires controllers to retain and process long-term memories of the past. We consider the important class of recurrent neural networks (RNN) as dynamic controllers for nonlinear uncertain partially-observed systems, and derive convex stability conditions based on integral quadratic constraints, S-lemma and sequential convexification. To ensure stability during the learning and control process, we propose a projected policy gradient method that iteratively enforces the stability conditions in the reparametrized space taking advantage of mild additional information on system dynamics. Numerical experiments show that our method learns stabilizing controllers while using fewer samples and achieving higher final performance compared with policy gradient.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークコントローラは、柔軟性と表現性のおかげで、制御タスクで人気を博している。 安定性は安全クリティカルな力学システムにとって重要な特性であるが、部分的に観測されたシステムの安定化には、多くの場合、コントローラが過去の長期記憶を保持し、処理する必要がある。 本稿では,非線形不確定部分観測システムに対する動的制御としてrnn(recurrent neural network)の重要なクラスを考察し,積分二次制約,s補題,逐次凸化に基づく凸安定性条件を導出する。 学習・制御過程における安定性を確保するため,システムダイナミクスに関する軽度追加情報を利用して,再パラメータ空間における安定条件を反復的に実施する予測型ポリシー勾配法を提案する。 数値実験により,本手法は,より少ないサンプルを用いて制御器の安定化を学習し,政策勾配よりも高い最終性能を達成することを示す。

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