論文の概要: ADMM-based Continuous Trajectory Optimization in Graphs of Convex Sets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.11335v1
- Date: Wed, 11 Mar 2026 22:02:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-21 18:33:56.700032
- Title: ADMM-based Continuous Trajectory Optimization in Graphs of Convex Sets
- Title(参考訳): 凸集合グラフにおけるADMMに基づく連続軌道最適化
- Authors: Lukas Pries, Jon Arrizabalaga, Zachary Manchester, Markus Ryll,
- Abstract要約: 本稿では,非結合環境における連続軌道計算のための数値解法を提案する。
提案手法は,MMMM(Alternating Direction Direction)法をカスタマイズした実装に依存している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.974825089881945
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a numerical solver for computing continuous trajectories in non-convex environments. Our approach relies on a customized implementation of the Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) built upon two key components: First, we parameterize trajectories as polynomials, allowing the primal update to be computed in closed form as a minimum-control-effort problem. Second, we introduce the concept of a spatio-temporal allocation graph based on a mixed-integer formulation and pose the slack update as a shortest-path search. The combination of these ingredients results in a solver with several distinct advantages over the state of the art. By jointly optimizing over both discrete spatial and continuous temporal domains, our method accesses a larger search space than existing decoupled approaches, enabling the discovery of superior trajectories. Additionally, the solver's structural robustness ensures reliable convergence from naive initializations, removing the bottleneck of complex warm starting in non-convex environments.
- Abstract(参考訳): 本稿では,非凸環境における連続軌道の数値解法を提案する。
提案手法は,2つのキーコンポーネント上に構築されたALMM(Alternating Direction Method of Multipliers)をカスタマイズした実装に依存している。
第2に、混合整数の定式化に基づく時空間割当グラフの概念を導入し、最短パス探索としてスラック更新を行う。
これらの成分の組み合わせは、最先端技術に対していくつかの異なる利点を持つ解法をもたらす。
離散空間領域と連続時間領域の両方を協調的に最適化することにより、既存の切り離されたアプローチよりも広い探索空間にアクセスし、優れた軌道の発見を可能にする。
さらに、解法の構造的堅牢性は、単純初期化から信頼性の高い収束を保証し、非凸環境における複雑な温暖化開始のボトルネックを取り除く。
関連論文リスト
- Parallel Diffusion Solver via Residual Dirichlet Policy Optimization [88.7827307535107]
拡散モデル(DM)は、最先端の生成性能を達成したが、シーケンシャルなデノナイジング特性のため、高いサンプリング遅延に悩まされている。
既存のソルバベースの加速度法では、低次元の予算で画像品質が著しく低下することが多い。
本研究では,各ステップに複数の勾配並列評価を組み込んだ新しいODE解法であるEnsemble Parallel Directionsolvr(EPD-EPr)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-28T05:48:55Z) - Effectively Leveraging Momentum Terms in Stochastic Line Search Frameworks for Fast Optimization of Finite-Sum Problems [1.5665889790660235]
深度最適化のための最近の線探索手法と運動量方向の関係について検討する。
本稿では,モーメントパラメータの定義と行探索にデータ持続性,永続型ルールを併用したアルゴリズムフレームワークを提案する。
結果のアルゴリズムは、適切な仮定の下でコンバージェンスを確実に保持する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-11T16:26:33Z) - Nesterov Meets Optimism: Rate-Optimal Separable Minimax Optimization [108.35402316802765]
本稿では,新しい一階最適化アルゴリズムであるAcceleratedGradient-OptimisticGradient (AG-OG) Ascentを提案する。
我々はAG-OGが様々な設定に対して最適収束率(定数まで)を達成することを示す。
アルゴリズムを拡張して設定を拡張し、bi-SC-SCとbi-C-SCの両方で最適な収束率を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-31T17:59:29Z) - The Curse of Unrolling: Rate of Differentiating Through Optimization [35.327233435055305]
未分化は反復解法を用いて解を近似し、計算経路を通して解を微分する。
我々は,(1)高速収束につながる大きな学習率を選択することができるが,アルゴリズムが任意に長いバーンインフェーズを持つことを受け入れるか,あるいは(2)即時収束につながるより少ない学習率を選択するかのどちらかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-27T09:27:29Z) - Tree ensemble kernels for Bayesian optimization with known constraints
over mixed-feature spaces [54.58348769621782]
木アンサンブルはアルゴリズムチューニングやニューラルアーキテクチャ検索といったブラックボックス最適化タスクに適している。
ブラックボックス最適化にツリーアンサンブルを使うことの2つのよく知られた課題は、探索のためのモデル不確実性を効果的に定量化し、また、 (ii) ピースワイドな定値取得関数を最適化することである。
我々のフレームワークは、連続/離散的機能に対する非拘束ブラックボックス最適化のための最先端の手法と同様に、混合変数の特徴空間と既知の入力制約を組み合わせた問題の競合する手法よりも優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-02T16:59:37Z) - Nesterov Accelerated ADMM for Fast Diffeomorphic Image Registration [63.15453821022452]
ディープラーニングに基づくアプローチの最近の発展は、DiffIRのサブ秒間実行を実現している。
本稿では,中間定常速度場を機能的に構成する簡易な反復スキームを提案する。
次に、任意の順序の正規化項を用いて、これらの速度場に滑らかさを課す凸最適化モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-26T19:56:45Z) - Optimization on manifolds: A symplectic approach [127.54402681305629]
本稿では、最適化問題を解くための一般的な枠組みとして、ディラックの制約付きハミルトン系理論の散逸拡張を提案する。
我々の(加速された)アルゴリズムのクラスは単純で効率的なだけでなく、幅広い文脈にも適用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-23T13:43:34Z) - Lower Bounds and Optimal Algorithms for Smooth and Strongly Convex
Decentralized Optimization Over Time-Varying Networks [79.16773494166644]
通信ネットワークのノード間を分散的に保存するスムーズで強い凸関数の和を最小化するタスクについて検討する。
我々は、これらの下位境界を達成するための2つの最適アルゴリズムを設計する。
我々は,既存の最先端手法と実験的な比較を行うことにより,これらのアルゴリズムの理論的効率を裏付ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-08T15:54:44Z)
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。