論文の概要: Regret Analysis of Online Gradient Descent-based Iterative Learning Control with Model Mismatch

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04722v1
• Date: Sun, 10 Apr 2022 16:35:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-13 10:45:34.862517
• Title: Regret Analysis of Online Gradient Descent-based Iterative Learning Control with Model Mismatch
• Title（参考訳）: モデルミスマッチを用いたオンライン勾配降下型反復学習制御の後悔解析
• Authors: Efe C. Balta, Andrea Iannelli, Roy S. Smith, John Lygeros
• Abstract要約: 不正確な勾配情報を用いたオンライン勾配差に基づくスキームの性能を解析した。 本手法の基本的限界と適応機構との統合について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.922572106422331
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In Iterative Learning Control (ILC), a sequence of feedforward control actions is generated at each iteration on the basis of partial model knowledge and past measurements with the goal of steering the system toward a desired reference trajectory. This is framed here as an online learning task, where the decision-maker takes sequential decisions by solving a sequence of optimization problems having only partial knowledge of the cost functions. Having established this connection, the performance of an online gradient-descent based scheme using inexact gradient information is analyzed in the setting of dynamic and static regret, standard measures in online learning. Fundamental limitations of the scheme and its integration with adaptation mechanisms are further investigated, followed by numerical simulations on a benchmark ILC problem.
• Abstract（参考訳）: 反復学習制御(ilc)では、所望の基準軌道に向けてシステムを制御することを目的として、部分的モデル知識と過去の測定に基づいて、各イテレーションでフィードフォワード制御アクションのシーケンスを生成する。 ここでは、コスト関数の部分的知識しか持たない最適化問題の系列を解くことによって、意思決定者が順次決定を行うオンライン学習タスクとして構成されている。 この関係を確立したことにより,オンライン学習における標準的尺度である動的かつ静的な後悔の設定において,不正確な勾配情報を用いたオンライン・グラデーション・ディセント・スキームの性能を解析した。 本手法の基本限界と適応機構との統合についてさらに検討し, ベンチマークirc問題に対する数値シミュレーションを行った。

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