Fugu-MT 論文翻訳(概要): Safe Control and Learning Using Generalized Action Governor

論文の概要: Safe Control and Learning Using Generalized Action Governor

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12628v1
Date: Tue, 22 Nov 2022 23:25:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-24 16:08:08.305737
Title: Safe Control and Learning Using Generalized Action Governor
Title（参考訳）: 一般化アクションガバナを用いた安全制御と学習
Authors: Nan Li, Yutong Li, Ilya Kolmanovsky, Anouck Girard, H. Eric Tseng, Dimitar Filev
Abstract要約: 本稿では,厳密な制約処理能力を備えた名目クローズドループシステムを強化するための監督スキームである一般行動管理者を紹介する。リアルタイムデータを用いた制御パラメータを安全に進化させ,不確実なシステムの性能を向上させることを目的とした,安全なオンライン学習への応用について論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.7406123763046955
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper introduces the Generalized Action Governor, which is a supervisory scheme for augmenting a nominal closed-loop system with the capability of strictly handling constraints. After presenting its theory for general systems and introducing tailored design approaches for linear and discrete systems, we discuss its application to safe online learning, which aims to safely evolve control parameters using real-time data to improve performance for uncertain systems. In particular, we propose two safe learning algorithms based on integration of reinforcement learning/data-driven Koopman operator-based control with the generalized action governor. The developments are illustrated with a numerical example.
Abstract（参考訳）: 本稿では,厳密な制約処理能力を備えた名目クローズドループシステムを強化するための監督スキームである一般行動管理者を紹介する。汎用システムに対するその理論を提示し,線形および離散システムのための最適化設計アプローチを導入した後,リアルタイムデータを用いた制御パラメータを安全に発展させ,不確実性システムの性能を向上させることを目的とした,安全なオンライン学習への応用について論じる。特に,強化学習/データ駆動型koopmanオペレータベースの制御と汎用アクションガバナの統合に基づく2つの安全な学習アルゴリズムを提案する。発展は数値的な例で示される。

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