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オンラインクローズドループデータを用いて、LQR の最適ゲインを直接的かつ適応的に学習する。提案手法は、サンプル共分散に基づく新しいポリシーパラメータ化を用いることで、効率的にデータを活用し、収束保証付きの再帰的な更新が可能となる。
Resumen
本論文では、LQR の直接的かつ適応的な学習手法を提案する。
まず、サンプル共分散に基づく新しいポリシーパラメータ化を提案する。これにより、ポリシーの次元が固定され、間接的な確実性等価 LQR と等価となる。これは、データを効率的に活用できることを意味する。
次に、このポリシーパラメータ化に基づき、オフラインデータを用いた DeePO (Data-Enabled Policy Optimization) アルゴリズムを提案する。DeePO は、射影勾配法を用いて最適 LQR ゲインを求める。理論解析により、DeePO が大域的に収束することを示す。
さらに、DeePO をオンラインクローズドループデータに適用することで、LQR の直接的かつ適応的な学習を実現する。理論解析により、入力が十分にパーシステントであり、ノイズが有界であれば、LQR コストの平均レグレットが O(1/√T) の速度で減少し、さらにSNRに反比例する定常バイアスが存在することを示す。
最後に、シミュレーションにより、提案手法の理論的結果を検証し、計算効率と標本効率の優位性を示す。
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arxiv.org
Data-Enabled Policy Optimization for Direct Adaptive Learning of the LQR
Estadísticas
入力行列 U0 の最小特異値 σ(U0) は、γ2/(2ζ) 以上である。
プロセスノイズ wt のノルムは、δ 以下に有界である。
Citas
"オンラインクローズドループデータを用いて、LQRの最適ゲインを直接的かつ適応的に学習する。"
"提案手法は、サンプル共分散に基づく新しいポリシーパラメータ化を用いることで、効率的にデータを活用し、収束保証付きの再帰的な更新が可能となる。"
"入力が十分にパーシステントであり、ノイズが有界であれば、LQRコストの平均レグレットがO(1/√T)の速度で減少し、さらにSNRに反比例する定常バイアスが存在する。"
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LQRの最適ゲインを学習する際に、どのようなアプローチが他に考えられるか
LQRの最適ゲインを学習する際に、他に考えられるアプローチには、モデルベースの最適制御法や強化学習アルゴリズムを使用する方法があります。モデルベースの最適制御法では、システムのモデルを事前に知っている場合に最適制御法を適用します。一方、強化学習アルゴリズムでは、報酬を最大化するようにポリシーを更新していきます。これらのアプローチは、LQRの最適ゲインを学習するための代替手段として考えられます。
提案手法の理論的保証を満たすために必要な条件を緩和することは可能か
提案手法の理論的保証を満たすために必要な条件を緩和することは可能です。例えば、アルゴリズムの収束性や収束速度を向上させるために、より柔軟な制約条件や初期化手法を導入することが考えられます。また、最適化アルゴリズムのパラメータやステップサイズを適切に調整することで、理論的保証を満たすための条件を緩和することができます。
提案手法をより一般的な最適制御問題に拡張することは可能か
提案手法をより一般的な最適制御問題に拡張することは可能です。例えば、他の状態空間モデルやコスト関数にも適用することが考えられます。拡張する際には、新たな制約条件やパラメータを導入し、問題の特性に合わせてアルゴリズムを調整する必要があります。さらに、提案手法を他の最適制御問題に適用する際には、問題の特性や制約条件を考慮して適切な変更を加えることが重要です。
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