Fugu-MT 論文翻訳(概要): Two-Timescale Optimization Framework for Decentralized Linear-Quadratic Optimal Control

論文の概要: Two-Timescale Optimization Framework for Decentralized Linear-Quadratic Optimal Control

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11168v3
Date: Thu, 22 Aug 2024 04:16:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-23 19:05:52.013221
Title: Two-Timescale Optimization Framework for Decentralized Linear-Quadratic Optimal Control
Title（参考訳）: 分散線形量子最適制御のための2時間最適化フレームワーク
Authors: Lechen Feng, Yuan-Hua Ni, Xuebo Zhang,
Abstract要約: 凸パラメータ化凸境界不確実性を考慮した$mathcal$-guaranteed linear decentralized-quadratic optimal controlについて検討した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.746304628644379
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: A $\mathcal{H}_2$-guaranteed decentralized linear-quadratic optimal control with convex parameterization and convex-bounded uncertainty is studied in this paper, where several sparsity promoting functions are added, respectively, into the $\mathcal{H}_2$ cost to penalize the number of communication links among decentralized controllers. Then, the sparse feedback gain is investigated to minimize the modified $\mathcal{H}_2$ cost together with the stability guarantee, and the corresponding main results are of three parts. First, the weighted-$\ell_1$ sparsity promoting function is of concern, and a two-timescale algorithm is developed based on the BSUM (Block Successive Upper-bound Minimization) framework and a primal-dual splitting approach. Second, the optimization problem induced by piecewise quadratic sparsity penalty is investigated, which exhibits an accelerated convergence rate. Third, the nonconvex sparse optimization problem with $\ell_0$-penalty is studied, which can be approximated by successive coordinatewise convex optimization problems.
Abstract（参考訳）: 本稿では, 分散化コントローラ間の通信リンク数をペナルタイズする$\mathcal{H}_2$に対して, 分散化パラメータ化と凸結合不確実性を考慮した$\mathcal{H}_2$-guaranteed decentralized linear-quadratic optimal controlについて検討した。次に、安定保証とともに変更された$\mathcal{H}_2$コストを最小限に抑えるためにスパースフィードバックゲインを調査し、対応する主な結果は3つの部分からなる。まず,重み付き$$\ell_1$スペーサ性促進関数を考慮し,BSUM(Block Successive Upper-bound Minimization)フレームワークと原始二元分割アプローチに基づいて2時間スケールのアルゴリズムを開発した。第2に,2次空間的ペナルティによる最適化問題について検討し,収束速度の高速化を図った。第三に、$\ell_0$-penaltyの非凸スパース最適化問題について検討し、連続した座標凸最適化問題によって近似することができる。

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