論文の概要: Global Convergence of a Line-Search Filter Differential Dynamic Programming Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.01487v1
• Date: Sun, 31 May 2026 23:03:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-02 21:34:29.732754
• Title: Global Convergence of a Line-Search Filter Differential Dynamic Programming Method
• Title（参考訳）: 線形探索フィルタ微分動的計画法の大域的収束
• Authors: Ming Xu, Iman Shames,
• Abstract要約: FilterDDPは状態と制御に対する非線形制約を処理するために拡張される。 後方方向の手順は、制約された最適制御問題のサブセットに対してニュートンステップと同じ性質を満たす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4977965164085068
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this article, we establish the global convergence properties of the FilterDDP algorithm, which extends the discrete-time differential dynamic programming (DDP) algorithm of Mayne and Jacobson [\emph{International Journal of Control}, 3, (1966), pp. 85-95] to handle nonlinear constraints over states and controls, in addition to the dynamics. FilterDDP adopts a line-search filter procedure for step acceptance. However, instead of a damped Newton step applied in the general nonlinear programming setting, the computation of a trial point involves applying a backward recursion and a forward simulation. We establish the global convergence of FilterDDP by showing that for a subset of constrained optimal control problems, the this backward-forward procedure satisfies the same properties as a Newton step for the purpose of establishing global convergence of a line-search filter method, following the analysis of Wächter and Biegler [\emph{SIAM Journal on Optimization}, 16 (2005), pp. 1-31].
• Abstract（参考訳）: 本稿では,メーンとヤコブソンの離散時間微分動的プログラミング(DDP)アルゴリズムを拡張したFilterDDPアルゴリズムのグローバル収束特性を確立し,状態と制御の非線形制約に対処する。 FilterDDPはステップ受け入れのために行探索フィルタ手順を採用する。 しかし、一般的な非線形プログラミング環境で適用されるダンプされたニュートンステップの代わりに、トライアルポイントの計算には後方再帰と前方シミュレーションが適用される。 我々は、制約付き最適制御問題のサブセットについて、Wächter と Biegler [\emph{SIAM Journal on Optimization}, 16 (2005), pp. 1-31] の分析に従って、ライン探索フィルタ法のグローバル収束を確立するために、ニュートンステップと同じ性質を満たすことを示し、FilterDDPのグローバル収束を確立する。

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