論文の概要: Distributed Online System Identification for LTI Systems Using Reverse Experience Replay

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01062v1
• Date: Sun, 3 Jul 2022 15:03:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-05 13:00:37.253939
• Title: Distributed Online System Identification for LTI Systems Using Reverse Experience Replay
• Title（参考訳）: 逆体験リプレイを用いたLTIシステムの分散オンラインシステム同定
• Authors: Ting-Jui Chang and Shahin Shahrampour
• Abstract要約: マルチエージェントネットワーク上での線形時間不変(LTI)システムの分散オンラインシステム同定について検討した。 本稿では,SGD-RERアルゴリズムの分散変種であるDSGD-RERを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.924672048447334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Identification of linear time-invariant (LTI) systems plays an important role in control and reinforcement learning. Both asymptotic and finite-time offline system identification are well-studied in the literature. For online system identification, the idea of stochastic-gradient descent with reverse experience replay (SGD-RER) was recently proposed, where the data sequence is stored in several buffers and the stochastic-gradient descent (SGD) update performs backward in each buffer to break the time dependency between data points. Inspired by this work, we study distributed online system identification of LTI systems over a multi-agent network. We consider agents as identical LTI systems, and the network goal is to jointly estimate the system parameters by leveraging the communication between agents. We propose DSGD-RER, a distributed variant of the SGD-RER algorithm, and theoretically characterize the improvement of the estimation error with respect to the network size. Our numerical experiments certify the reduction of estimation error as the network size grows.
• Abstract（参考訳）: 線形時間不変系(LTI)の同定は制御と強化学習において重要な役割を果たす。 漸近的および有限時間オフラインシステムの識別は、文献でよく研究されている。 オンラインシステム同定のために、データシーケンスを複数のバッファに格納し、sgd(stochastic-gradient descent)アップデートが各バッファで後方に実行され、データポイント間の時間依存性を損なう、リバースエクスペリエンスリプレイ(sgd-rer)を用いた確率的勾配降下(sgd-rer)のアイデアが最近提案されている。 本研究では,マルチエージェントネットワーク上でのLTIシステムの分散オンライン識別について検討した。 我々はエージェントを同一のLTIシステムとみなし、エージェント間の通信を利用してシステムパラメータを共同で推定することを目的とする。 本研究では,sgd-rerアルゴリズムの分散型であるdsgd-rerを提案し,ネットワークサイズに対する推定誤差の改善を理論的に特徴付ける。 我々の数値実験は,ネットワークサイズが大きくなるにつれて推定誤差の低減を証明している。

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