論文の概要: Youla-REN: Learning Nonlinear Feedback Policies with Robust Stability Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01253v1
• Date: Thu, 2 Dec 2021 13:52:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-03 22:30:33.816395
• Title: Youla-REN: Learning Nonlinear Feedback Policies with Robust Stability Guarantees
• Title（参考訳）: Youla-REN:ロバスト安定性保証による非線形フィードバックポリシの学習
• Authors: Ruigang Wang and Ian R. Manchester
• Abstract要約: 本稿では,最近開発されたニューラルネットワークアーキテクチャ上に構築された不確実性システムに対する非線形制御器のパラメータ化について述べる。 提案したフレームワークは、安定性の保証、すなわち、検索空間におけるすべてのポリシーが、契約(グローバルに指数関数的に安定した)クローズドループシステムをもたらすことを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.71097144710995
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a parameterization of nonlinear controllers for uncertain systems building on a recently developed neural network architecture, called the recurrent equilibrium network (REN), and a nonlinear version of the Youla parameterization. The proposed framework has "built-in" guarantees of stability, i.e., all policies in the search space result in a contracting (globally exponentially stable) closed-loop system. Thus, it requires very mild assumptions on the choice of cost function and the stability property can be generalized to unseen data. Another useful feature of this approach is that policies are parameterized directly without any constraints, which simplifies learning by a broad range of policy-learning methods based on unconstrained optimization (e.g. stochastic gradient descent). We illustrate the proposed approach with a variety of simulation examples.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最近のニューラルネットワークアーキテクチャであるrecurrent equilibrium network (ren) と,youlaパラメータ化の非線形バージョンに基づく不確定システムの非線形制御のパラメータ化について述べる。 提案したフレームワークは、安定性の保証、すなわち、検索空間のすべてのポリシーが契約(グローバルに指数関数的に安定した)閉ループシステムをもたらすことを保証する。 したがって、コスト関数の選択に関する非常に穏やかな仮定が必要であり、安定性特性は見当たらないデータに一般化することができる。 このアプローチのもう1つの有用な特徴は、ポリシーは制約なしで直接パラメータ化され、制約のない最適化(確率勾配降下など)に基づいて、幅広いポリシー学習手法で学習を単純化することである。 提案手法を様々なシミュレーション例で説明する。

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