論文の概要: Suboptimality analysis of receding horizon quadratic control with unknown linear systems and its applications in learning-based control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07876v1
• Date: Thu, 19 Jan 2023 04:33:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-20 15:45:24.229917
• Title: Suboptimality analysis of receding horizon quadratic control with unknown linear systems and its applications in learning-based control
• Title（参考訳）: 未知線形系を用いた後退水平2次制御の準最適解析と学習ベース制御への応用
• Authors: Shengling Shi, Anastasios Tsiamis, Bart De Schutter
• Abstract要約: 本稿では, モデル誤差, 終値関数誤差, 予測地平線とのトレードオフがLQ制御器の性能に及ぼす影響を解析する。 多くの場合、予測地平線は、モデリング誤差と端末値関数誤差との相対差に応じて、制御性能を改善するために1または無限にすべきである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.877960083005227
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For a receding-horizon controller with a known system and with an approximate terminal value function, it is well-known that increasing the prediction horizon can improve its control performance. However, when the prediction model is inexact, a larger prediction horizon also causes propagation and accumulation of the prediction error. In this work, we aim to analyze the effect of the above trade-off between the modeling error, the terminal value function error, and the prediction horizon on the performance of a nominal receding-horizon linear quadratic (LQ) controller. By developing a novel perturbation result of the Riccati difference equation, a performance upper bound is obtained and suggests that for many cases, the prediction horizon should be either 1 or infinity to improve the control performance, depending on the relative difference between the modeling error and the terminal value function error. The obtained suboptimality performance bound is also applied to provide end-to-end performance guarantees, e.g., regret bounds, for nominal receding-horizon LQ controllers in a learning-based setting.
• Abstract（参考訳）: 既知のシステムと近似端末値関数を備えた後退水平制御系では,予測水平線の増加が制御性能を向上させることが知られている。 しかし、予測モデルが不正確である場合、予測地平線が大きくなると予測誤差の伝播と蓄積が引き起こされる。 本研究は, モデル誤差, 終端値関数誤差, 予測地平線とのトレードオフが, 定式整流ホリゾン線形二次(lq)コントローラの性能に及ぼす影響を解析することを目的としたものである。 リカティ差分方程式の新たな摂動結果を開発することにより、性能上界を求め、多くの場合、予測水平線は、モデリング誤差と端末値関数誤差との相対的な差に応じて、制御性能を改善するために1またはinfinityであるべきであることを示唆する。 得られた準最適性能バウンダリは、例えば、学習ベースの設定で名目上の遅延水平LQコントローラに対して、後悔境界などのエンドツーエンドのパフォーマンス保証を提供するためにも適用される。

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