抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本論文では,実用的確率的システムにおける不正確な分布情報の問題に対処するミニマックス線形二次制御法を提案した。不確実性の経験的分布における誤差に対してロバストである制御ポリシーを構築するために,著者らの方法は,最悪ケース分布を選択する敵対を採用することである。本方法の保守性を系統的に調整するために,相手は,経験的分布からの偏差のWasserstein計量で測定した量に比例したペナルティを受信する。有限水平事例では,Riccati方程式を用いて,最悪ケース分布を生成するユニークな最適政策と敵対政策の閉形式表現を導いた。この結果を,Riccati再帰が,関連する代数的Riccati方程式(ARE)に対するユニークな正の半定値解に収束する条件を確認することによって,無限水平設定に拡張した。得られた最適政策は最悪ケース分布の下でシステム状態の期待値を安定化させることを示した。また,この方法をH_∞法の分布一般化として解釈できることも示した。【JST・京大機械翻訳】