論文の概要: NODEC: Neural ODE For Optimal Control of Unknown Dynamical Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01836v1
• Date: Wed, 3 Jan 2024 17:05:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-04 13:35:25.410950
• Title: NODEC: Neural ODE For Optimal Control of Unknown Dynamical Systems
• Title（参考訳）: nodec:未知力学系の最適制御のためのニューラルode
• Authors: Cheng Chi
• Abstract要約: NODECは未知の力学系を制御するための新しいフレームワークである。 動的モデリングとコントローラのトレーニングを結合したニューラルODEモデルで組み合わせる。 我々は,未知の力学系の最適制御を学習するためのNODECの有効性とデータ効率を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.727727205587804
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Controlling complex dynamical systems is generally associated with minimizing certain control objectives with known dynamics under the variational calculus framework. For systems with unknown dynamics, an additional step of dynamics modeling is required. However, any inaccuracy in dynamics modeling will lead to sub-optimality in the resulting control function. Another set of approaches for controlling unknown dynamical systems - reinforcement learning, folds the dynamics modeling into controller training via value function approximation or policy gradient through extensively interacting with the environment, but it suffers from low data efficiency. To address these, we introduce NODEC, a novel framework for controlling unknown dynamical systems, which combines dynamics modelling and controller training using a coupled neural ODE model. Through an intriguing interplay between the two coupled neural networks, NODEC learns system dynamics as well as optimal controls that guides the unknown dynamical system towards target states. Our experiments demonstrate the effectiveness and data efficiency of NODEC for learning optimal control of unknown dynamical systems.
• Abstract（参考訳）: 複雑な力学系の制御は、変分解析の枠組みの下で既知の力学と特定の制御対象を最小化することと一般的に関係している。 未知のダイナミクスを持つシステムには、動的モデリングのさらなるステップが必要である。 しかしながら、動的モデリングの不正確さは、結果として生じる制御関数の準最適性をもたらす。 未知の動的システムを制御するための別のアプローチ - 強化学習 — は、値関数近似やポリシー勾配を通じて、コントローラのトレーニングに動的モデリングを折り畳み、環境と広範囲に相互作用するが、データ効率の低下に悩まされる。 そこで我々は,未知の力学系を制御する新しいフレームワークであるNODECを紹介した。 2つの結合したニューラルネットワーク間の興味深い相互作用を通じて、NODECはシステムのダイナミクスと、未知の力学系をターゲット状態へと導く最適な制御を学ぶ。 本実験は未知力学系の最適制御学習におけるnodecの有効性とデータ効率を示す。

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