論文の概要: A modular framework for stabilizing deep reinforcement learning control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03422v1
• Date: Fri, 7 Apr 2023 00:09:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-10 13:22:24.628896
• Title: A modular framework for stabilizing deep reinforcement learning control
• Title（参考訳）: 深部強化学習制御の安定化のためのモジュラーフレームワーク
• Authors: Nathan P. Lawrence, Philip D. Loewen, Shuyuan Wang, Michael G. Forbes, R. Bhushan Gopaluni
• Abstract要約: 本稿では,深層強化学習の最適化駆動とモデルフリーの利点と安定性の保証を組み合わせたフィードバックコントローラ設計のためのフレームワークを提案する。 近年の行動システムの発展により,データ駆動型内部モデルの構築が可能となった。 これにより、入力出力探索データに基づくYoula-Kuceraパラメータ化の代替実現が可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3598755777055374
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We propose a framework for the design of feedback controllers that combines the optimization-driven and model-free advantages of deep reinforcement learning with the stability guarantees provided by using the Youla-Kucera parameterization to define the search domain. Recent advances in behavioral systems allow us to construct a data-driven internal model; this enables an alternative realization of the Youla-Kucera parameterization based entirely on input-output exploration data. Using a neural network to express a parameterized set of nonlinear stable operators enables seamless integration with standard deep learning libraries. We demonstrate the approach on a realistic simulation of a two-tank system.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,深層強化学習の最適化駆動およびモデルフリーの利点と,youla-kuceraパラメータ化を用いた探索領域定義による安定性保証を組み合わせたフィードバック制御系設計のためのフレームワークを提案する。 近年の行動システムの発展により,データ駆動型内部モデルの構築が可能となり,入力出力探索データに基づくYoula-Kuceraパラメータ化の代替実現が可能となった。 ニューラルネットワークを用いてパラメータ化された非線形安定演算子の集合を表現することで、標準的なディープラーニングライブラリとのシームレスな統合が可能になる。 本稿では,2タンクシステムの現実的なシミュレーションについて述べる。

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