論文の概要: A New Approach to Controlling Linear Dynamical Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03952v1
- Date: Fri, 04 Apr 2025 21:37:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-16 07:10:40.977772
- Title: A New Approach to Controlling Linear Dynamical Systems
- Title(参考訳): 線形力学系制御の新しいアプローチ
- Authors: Anand Brahmbhatt, Gon Buzaglo, Sofiia Druchyna, Elad Hazan,
- Abstract要約: 本アルゴリズムは,安定性マージンの逆で多対数的にスケールするランニングタイムを実現する。
この手法は、線形制御ポリシーを近似した新しい凸緩和に基づいている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.023428539503433
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a new method for controlling linear dynamical systems under adversarial disturbances and cost functions. Our algorithm achieves a running time that scales polylogarithmically with the inverse of the stability margin, improving upon prior methods with polynomial dependence maintaining the same regret guarantees. The technique, which may be of independent interest, is based on a novel convex relaxation that approximates linear control policies using spectral filters constructed from the eigenvectors of a specific Hankel matrix.
- Abstract(参考訳): 本稿では,線形力学系を対向的障害とコスト関数で制御する新しい手法を提案する。
提案アルゴリズムは,安定マージンの逆数と多元対数的にスケールするランニングタイムを達成し,多項式依存の先行手法を改良し,同じ後悔の保証を維持する。
この手法は、特定のハンケル行列の固有ベクトルから構築されたスペクトルフィルタを用いて線形制御ポリシーを近似する新しい凸緩和に基づいている。
関連論文リスト
- The Power of Learned Locally Linear Models for Nonlinear Policy
Optimization [26.45568696453259]
本稿では,一般的な非線形システムに対する簡易な戦略の厳密な分析を行う。
非線形系力学の局所線形モデルの推定と$mathttiLQR$のようなポリシー更新の繰り返しを行うアルゴリズムを解析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-16T17:13:00Z) - Synthesizing Stable Reduced-Order Visuomotor Policies for Nonlinear
Systems via Sums-of-Squares Optimization [28.627377507894003]
本稿では,非線形システムの制御観測のためのノイズフィードバック,低次出力-制御-パーセプションポリシを提案する。
画像からのこれらのシステムが確実に安定できない場合、我々のアプローチは安定性の保証を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-24T19:34:09Z) - Stochastic Nonlinear Control via Finite-dimensional Spectral Dynamic Embedding [21.38845517949153]
本稿では,非線形系の最適制御のためのスペクトルダイナミクス埋め込み制御(SDEC)を提案する。
我々は、状態-作用値関数を線形に表現するために無限次元の特徴を使い、実用的な実装のために有限次元のトランケーション近似を利用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-08T04:23:46Z) - A New Approach to Learning Linear Dynamical Systems [19.47235707806519]
本稿では,線形力学系を時間軌道からシステムパラメータの誤差まで,初めて学習するアルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムはモーメント推定器を用いて,動的に抽出できるパラメータを直接推定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-23T16:07:57Z) - Introduction to Online Control [34.77535508151501]
オンラインの非確率制御では、コスト関数と仮定された力学モデルからの摂動の両方が敵によって選択される。
目標は、ベンチマーククラスの政策から見て、最高の政策に対して低い後悔を得ることだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-17T16:12:45Z) - Time varying regression with hidden linear dynamics [74.9914602730208]
線形力学系に従って未知のパラメータが進化することを前提とした時間変化線形回帰モデルを再検討する。
反対に、基礎となる力学が安定である場合、このモデルのパラメータは2つの通常の最小二乗推定と組み合わせることで、データから推定できることが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-29T23:37:06Z) - Learning over All Stabilizing Nonlinear Controllers for a
Partially-Observed Linear System [4.3012765978447565]
線形力学系に対する非線形出力フィードバックコントローラのパラメータ化を提案する。
提案手法は, 制約を満たすことなく, 部分的に観測可能な線形力学系の閉ループ安定性を保証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-08T10:43:47Z) - Imitation Learning of Stabilizing Policies for Nonlinear Systems [1.52292571922932]
線形システムやコントローラ向けに開発された手法は,平方の和を用いて容易にコントローラに拡張できることが示されている。
予測勾配降下法とアルゴリズムの交互方向法を, 安定化模倣学習問題に対して提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-22T17:27:19Z) - Non-stationary Online Learning with Memory and Non-stochastic Control [71.14503310914799]
我々は,過去の決定に依拠する損失関数を許容するメモリを用いたオンライン凸最適化(OCO)の問題について検討する。
本稿では,非定常環境に対してロバストなアルゴリズムを設計するための性能指標として,動的ポリシーの後悔を紹介する。
我々は,時間的地平線,非定常度,メモリ長といった面で,最適な動的ポリシーの後悔を確実に享受するメモリ付きOCOの新しいアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-07T09:45:15Z) - Gaussian Process-based Min-norm Stabilizing Controller for
Control-Affine Systems with Uncertain Input Effects and Dynamics [90.81186513537777]
本稿では,この問題の制御・アフィン特性を捉えた新しい化合物カーネルを提案する。
この結果の最適化問題は凸であることを示し、ガウス過程に基づく制御リャプノフ関数第二次コーンプログラム(GP-CLF-SOCP)と呼ぶ。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-14T01:27:32Z) - Logistic Q-Learning [87.00813469969167]
MDPにおける最適制御の正規化線形プログラミング定式化から導いた新しい強化学習アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムの主な特徴は,広範に使用されているベルマン誤差の代わりとして理論的に音声として機能する,政策評価のための凸損失関数である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-21T17:14:31Z) - Reinforcement Learning with Fast Stabilization in Linear Dynamical
Systems [91.43582419264763]
未知の安定化線形力学系におけるモデルベース強化学習(RL)について検討する。
本研究では,環境を効果的に探索することで,基盤システムの高速安定化を証明できるアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムはエージェント環境相互作用の時間ステップで$tildemathcalO(sqrtT)$ regretを達成した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-23T23:06:40Z) - Adaptive Control and Regret Minimization in Linear Quadratic Gaussian
(LQG) Setting [91.43582419264763]
我々は不確実性に直面した楽観主義の原理に基づく新しい強化学習アルゴリズムLqgOptを提案する。
LqgOptはシステムのダイナミクスを効率的に探索し、モデルのパラメータを信頼区間まで推定し、最も楽観的なモデルのコントローラをデプロイする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-12T19:56:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。