論文の概要: Online Control for Linear Dynamics: A Data-Driven Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08138v1
• Date: Wed, 16 Aug 2023 04:05:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-17 14:53:02.344958
• Title: Online Control for Linear Dynamics: A Data-Driven Approach
• Title（参考訳）: 線形ダイナミクスのためのオンライン制御:データ駆動アプローチ
• Authors: Zishun Liu and Yongxin Chen
• Abstract要約: 線形時間不変系に対するオンライン制御問題について考察する。 本稿では,コントローラの後悔を軽減するためのデータ駆動型戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.595231077524467
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper considers an online control problem over a linear time-invariant system with unknown dynamics, bounded disturbance, and adversarial cost. We propose a data-driven strategy to reduce the regret of the controller. Unlike model-based methods, our algorithm does not identify the system model, instead, it leverages a single noise-free trajectory to calculate the accumulation of disturbance and makes decisions using the accumulated disturbance action controller we design, whose parameters are updated by online gradient descent. We prove that the regret of our algorithm is $\mathcal{O}(\sqrt{T})$ under mild assumptions, suggesting that its performance is on par with model-based methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,未知ダイナミクス,境界外乱,逆コストを持つ線形時間不変量系のオンライン制御問題を考える。 コントローラの後悔を減らすためのデータ駆動戦略を提案する。 モデルベース手法とは異なり、このアルゴリズムはシステムモデルを識別せず、単一のノイズフリー軌道を利用して外乱の蓄積を計算し、オンライン勾配降下によってパラメータが更新される外乱動作制御器を用いて決定する。 我々のアルゴリズムの後悔は、軽微な仮定の下で$\mathcal{O}(\sqrt{T})$であることが証明され、その性能がモデルベースの手法と同等であることを示唆する。

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