論文の概要: Regret Bounds for Learning Decentralized Linear Quadratic Regulator with
Partially Nested Information Structure
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08886v1
- Date: Mon, 17 Oct 2022 09:29:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-18 22:07:50.073401
- Title: Regret Bounds for Learning Decentralized Linear Quadratic Regulator with
Partially Nested Information Structure
- Title（参考訳）: 部分ネスト情報構造を持つ分散線形二次レギュレータ学習のためのレギュレット境界
- Authors: Lintao Ye, Ming Chi, Vijay Gupta
- Abstract要約: 本研究では,部分ネスト情報制約下での分散線形二次制御器の学習問題について検討する。
本稿では,制御ポリシーを適応的に設計するオンライン学習アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8692254863855962
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study the problem of learning decentralized linear quadratic regulator
under a partially nested information constraint, when the system model is
unknown a priori. We propose an online learning algorithm that adaptively
designs a control policy as new data samples from a single system trajectory
become available. Our algorithm design uses a disturbance-feedback
representation of state-feedback controllers coupled with online convex
optimization with memory and delayed feedback. We show that our online
algorithm yields a controller that satisfies the desired information constraint
and enjoys an expected regret that scales as $\sqrt{T}$ with the time horizon
$T$.
- Abstract（参考訳）: システムモデルが未知の事前条件である場合,部分ネスト情報制約の下で分散線形二次制御系を学習する問題について検討する。
本研究では,単一のシステム軌道からの新しいデータサンプルが利用可能になるにつれて,制御ポリシーを適応的に設計するオンライン学習アルゴリズムを提案する。
アルゴリズム設計では、状態フィードバックコントローラの外乱フィードバック表現と、オンライン凸最適化とメモリと遅延フィードバックを組み合わせた。
我々のオンラインアルゴリズムは、所望の情報制約を満たすコントローラを生成し、期待された後悔を享受し、時間軸の$T$で$\sqrt{T}$にスケールすることを示す。
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