論文の概要: SOCKS: A Stochastic Optimal Control and Reachability Toolbox Using
Kernel Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.06290v1
- Date: Sat, 12 Mar 2022 00:09:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-15 17:45:46.073952
- Title: SOCKS: A Stochastic Optimal Control and Reachability Toolbox Using
Kernel Methods
- Title（参考訳）: SOCKS:カーネル法による確率的最適制御と到達性ツールボックス
- Authors: Adam J. Thorpe, Meeko M. K. Oishi
- Abstract要約: SOCKSは、カーネルメソッドに基づいたデータ駆動の最適制御ツールボックスである。
我々は、SOCKSの主な特徴を示し、いくつかのベンチマークでその能力を実証する。
- 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: We present SOCKS, a data-driven stochastic optimal control toolbox based in
kernel methods. SOCKS is a collection of data-driven algorithms that compute
approximate solutions to stochastic optimal control problems with arbitrary
cost and constraint functions, including stochastic reachability, which seeks
to determine the likelihood that a system will reach a desired target set while
respecting a set of pre-defined safety constraints. Our approach relies upon a
class of machine learning algorithms based in kernel methods, a nonparametric
technique which can be used to represent probability distributions in a
high-dimensional space of functions known as a reproducing kernel Hilbert
space. As a nonparametric technique, kernel methods are inherently data-driven,
meaning that they do not place prior assumptions on the system dynamics or the
structure of the uncertainty. This makes the toolbox amenable to a wide variety
of systems, including those with nonlinear dynamics, black-box elements, and
poorly characterized stochastic disturbances. We present the main features of
SOCKS and demonstrate its capabilities on several benchmarks.
- Abstract（参考訳）: カーネル法に基づくデータ駆動確率的最適制御ツールボックスSOCKSを提案する。
ソックスは、任意のコストと制約関数を持つ確率的最適制御問題の近似解を計算するデータ駆動アルゴリズムの集合であり、事前に定義された一連の安全制約を尊重しながら、システムが所望の目標セットに到達する可能性を決定する確率的到達可能性を含む。
提案手法は,カーネルヒルベルト空間と呼ばれる高次元関数空間における確率分布を表現できる非パラメトリック手法である,カーネル法に基づく機械学習アルゴリズムのクラスに依存している。
非パラメトリック手法として、カーネルメソッドは本質的にデータ駆動であり、システム力学や不確実性の構造に事前の仮定を配置しない。
これにより、ツールボックスは、非線形ダイナミクスを持つもの、ブラックボックス要素、不明瞭な確率的乱れを含む、幅広いシステムに対応できる。
我々はSOCKSの主な特徴を示し、その能力をいくつかのベンチマークで示す。
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