論文の概要: Pontryagin Optimal Controller via Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14566v1
- Date: Fri, 30 Dec 2022 06:47:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-02 17:50:13.953492
- Title: Pontryagin Optimal Controller via Neural Networks
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークによるポントリャーギン最適制御
- Authors: Chengyang Gu, Yize Chen
- Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークをポントリャーギンの最小原理(PMP)と統合し,計算効率の良いフレームワークNN-PMを提案する。
結果として生じるコントローラは、未知の複雑な力学を持つシステムに実装することができる。
線形力学を近似した数値最適化解法と比較して、NN-PMはより効率的なシステムモデリングと目的の観点での高性能化を実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.52292571922932
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Solving real-world optimal control problems are challenging tasks, as the
system dynamics can be highly non-linear or including nonconvex objectives and
constraints, while in some cases the dynamics are unknown, making it hard to
numerically solve the optimal control actions. To deal with such modeling and
computation challenges, in this paper, we integrate Neural Networks with the
Pontryagin's Minimum Principle (PMP), and propose a computationally efficient
framework NN-PMP. The resulting controller can be implemented for systems with
unknown and complex dynamics. It can not only utilize the accurate surrogate
models parameterized by neural networks, but also efficiently recover the
optimality conditions along with the optimal action sequences via PMP
conditions. A toy example on a nonlinear Martian Base operation along with a
real-world lossy energy storage arbitrage example demonstrates our proposed
NN-PMP is a general and versatile computation tool for finding optimal
solutions. Compared with solutions provided by the numerical optimization
solver with approximated linear dynamics, NN-PMP achieves more efficient system
modeling and higher performance in terms of control objectives.
- Abstract（参考訳）: 実世界の最適制御問題は、システムダイナミクスが高度に非線形であるか、あるいは非凸目的や制約を含んでいるか、あるいはダイナミクスが未知である場合があり、最適な制御アクションを数値的に解くのが難しいため、困難なタスクである。
本稿では,ニューラルネットワークをポントリャーギンの最小原理(PMP)と統合し,計算効率の良いフレームワークNN-PMPを提案する。
結果として生じるコントローラは未知の複雑な力学を持つシステムに実装することができる。
ニューラルネットワークによってパラメータ化された正確なサーロゲートモデルを利用するだけでなく、pmp条件を介して最適なアクションシーケンスと共に最適条件を効率的に回復することができる。
非線形火星基地運用におけるおもちゃの例と実世界の損失エネルギー貯蔵の例は、提案したNN-PMPが最適解を見つけるための汎用的で汎用的な計算ツールであることを実証している。
線形力学を近似した数値最適化解法と比べ,NN-PMPはより効率的なシステムモデリングと制御目的の観点から高い性能を実現する。
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