論文の概要: Accelerated Continuous-Time Approximate Dynamic Programming via
Data-Assisted Hybrid Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12707v1
- Date: Wed, 27 Apr 2022 05:36:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-28 14:21:42.649316
- Title: Accelerated Continuous-Time Approximate Dynamic Programming via
Data-Assisted Hybrid Control
- Title（参考訳）: データアシストハイブリッド制御による連続時間近似動的プログラミングの高速化
- Authors: Daniel E. Ochoa, Jorge I. Poveda
- Abstract要約: 本研究では,アクター・クリティックな構造に動的運動量を組み込んだアルゴリズムを導入し,アフィン構造を入力とする連続時間動植物を制御する。
アルゴリズムに動的運動量を導入することにより、閉ループ系の収束特性を加速することができる。
- 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 introduce a new closed-loop architecture for the online solution of
approximate optimal control problems in the context of continuous-time systems.
Specifically, we introduce the first algorithm that incorporates dynamic
momentum in actor-critic structures to control continuous-time dynamic plants
with an affine structure in the input. By incorporating dynamic momentum in our
algorithm, we are able to accelerate the convergence properties of the
closed-loop system, achieving superior transient performance compared to
traditional gradient-descent based techniques. In addition, by leveraging the
existence of past recorded data with sufficiently rich information properties,
we dispense with the persistence of excitation condition traditionally imposed
on the regressors of the critic and the actor. Given that our continuous-time
momentum-based dynamics also incorporate periodic discrete-time resets that
emulate restarting techniques used in the machine learning literature, we
leverage tools from hybrid dynamical systems theory to establish asymptotic
stability properties for the closed-loop system. We illustrate our results with
a numerical example.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,連続時間システムにおける最適制御問題のオンライン解決のための新しいクローズドループアーキテクチャを提案する。
具体的には,アクター・クリティックな構造に動的モーメントを組み込んだ最初のアルゴリズムを導入し,アフィン構造を持つ連続時間動植物を制御する。
アルゴリズムに動的運動量を導入することにより,閉ループ系の収束特性を加速し,従来の勾配拡散法に比べて優れた過渡性能が得られる。
また,過去の記録データの存在を十分に豊富な情報特性で活用することにより,従来,批評家や俳優の残留者に課されていた励磁条件の持続性を損なう。
連続運動量に基づくダイナミクスは、機械学習の文献で使われている再起動テクニックをエミュレートする周期的な離散時間リセットも含んでいるので、ハイブリッド力学系理論のツールを活用して閉ループ系の漸近安定性特性を確立する。
結果は数値的な例で示します。
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