論文の概要: Rate-Optimal Online Convex Optimization in Adaptive Linear Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01426v1
- Date: Fri, 3 Jun 2022 07:32:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-06-06 14:05:28.654288
- Title: Rate-Optimal Online Convex Optimization in Adaptive Linear Control
- Title（参考訳）: 適応線形制御におけるレート最適オンライン凸最適化
- Abstract要約: コストの逆変化による未知凸線形系の制御について考察する。
最適線形後角関数を実現するための最初の計算式を提示する。
- 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 consider the problem of controlling an unknown linear dynamical system
under adversarially changing convex costs and full feedback of both the state
and cost function. We present the first computationally-efficient algorithm
that attains an optimal $\smash{\sqrt{T}}$-regret rate compared to the best
stabilizing linear controller in hindsight, while avoiding stringent
assumptions on the costs such as strong convexity. Our approach is based on a
careful design of non-convex lower confidence bounds for the online costs, and
uses a novel technique for computationally-efficient regret minimization of
these bounds that leverages their particular non-convex structure.
- Abstract（参考訳）: 対流コストの逆変化と状態とコスト関数の完全なフィードバックの下で未知の線形力学系を制御する問題を考える。
本稿では,後見における最適安定化線形制御器と比較して最適な$\smash{\sqrt{t}}$-regret率を達成する最初の計算効率アルゴリズムを提案する。
提案手法は, オンラインコストに対する非凸低信頼境界を慎重に設計し, 特定の非凸構造を利用した, 計算効率のよい最小化のための新しい手法を用いる。
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