論文の概要: Adaptive Event-triggered Reinforcement Learning Control for Complex Nonlinear Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19769v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 20:42:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:05:44.744775
• Title: Adaptive Event-triggered Reinforcement Learning Control for Complex Nonlinear Systems
• Title（参考訳）: 複合非線形システムに対する適応型イベントトリガー強化学習制御
• Authors: Umer Siddique, Abhinav Sinha, Yongcan Cao,
• Abstract要約: 連続時間非線形システムに対する適応型イベントトリガー強化学習制御を提案する。 本研究では, 明示的な学習トリガー条件を必要とせずに, トリガー条件の正確かつ効率的な決定が可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.08099858257632
• License:
• Abstract: In this paper, we propose an adaptive event-triggered reinforcement learning control for continuous-time nonlinear systems, subject to bounded uncertainties, characterized by complex interactions. Specifically, the proposed method is capable of jointly learning both the control policy and the communication policy, thereby reducing the number of parameters and computational overhead when learning them separately or only one of them. By augmenting the state space with accrued rewards that represent the performance over the entire trajectory, we show that accurate and efficient determination of triggering conditions is possible without the need for explicit learning triggering conditions, thereby leading to an adaptive non-stationary policy. Finally, we provide several numerical examples to demonstrate the effectiveness of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複雑な相互作用を特徴とする境界不確実性を考慮した連続時間非線形システムに対する適応型イベントトリガー型強化学習制御を提案する。 具体的には,制御ポリシと通信ポリシの両方を共同で学習することで,個別に学習する際のパラメータ数や計算オーバーヘッドを削減できる。 軌道全体の性能を表すアキュレートされた報酬で状態空間を拡大することにより、明示的な学習トリガー条件を必要とせずにトリガー条件の正確かつ効率的な決定が可能であることを示し、適応的な非定常ポリシーを導出する。 最後に,提案手法の有効性を示す数値的な例をいくつか提示する。

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