論文の概要: Efficient Automatic Tuning for Data-driven Model Predictive Control via Meta-Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00232v1
• Date: Sat, 30 Mar 2024 03:26:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 06:36:22.069040
• Title: Efficient Automatic Tuning for Data-driven Model Predictive Control via Meta-Learning
• Title（参考訳）: メタラーニングによるデータ駆動モデル予測制御のための効率的な自動チューニング
• Authors: Baoyu Li, William Edwards, Kris Hauser,
• Abstract要約: AutoMPCは、データ駆動モデル予測制御の自動化と最適化を行うPythonパッケージである。 本稿では,BOを温めることでAutoMPCの効率と安定性を向上させる,Portfolioというメタ学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.51712413621475
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AutoMPC is a Python package that automates and optimizes data-driven model predictive control. However, it can be computationally expensive and unstable when exploring large search spaces using pure Bayesian Optimization (BO). To address these issues, this paper proposes to employ a meta-learning approach called Portfolio that improves AutoMPC's efficiency and stability by warmstarting BO. Portfolio optimizes initial designs for BO using a diverse set of configurations from previous tasks and stabilizes the tuning process by fixing initial configurations instead of selecting them randomly. Experimental results demonstrate that Portfolio outperforms the pure BO in finding desirable solutions for AutoMPC within limited computational resources on 11 nonlinear control simulation benchmarks and 1 physical underwater soft robot dataset.
• Abstract（参考訳）: AutoMPCは、データ駆動モデル予測制御の自動化と最適化を行うPythonパッケージである。 しかし、純粋なベイズ最適化(BO)を用いて大規模な探索空間を探索する場合、計算コストが高く不安定である。 これらの課題に対処するため,本論文では,BOを温めることでAutoMPCの効率性と安定性を向上させる,Portfolioと呼ばれるメタ学習手法を提案する。 Portfolioは、以前のタスクからさまざまな設定セットを使用してBOの初期設計を最適化し、初期設定をランダムに選択せずに修正することでチューニングプロセスを安定化する。 実験の結果,11個の非線形制御シミュレーションベンチマークと1個の水中ソフトロボットデータセットを用いて,限られた計算資源内でのAutoMPCの望ましい解を見つける上で,Portfolioは純粋なBOよりも優れていた。

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