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J-GLOBAL ID：202202289881519330   整理番号：22A0428197

緩和線形プログラムによるデータ駆動最適制御【JST・京大機械翻訳】

Data-driven optimal control with a relaxed linear program

著者 (3件)： Martinelli Andrea (Automatic Control Laboratory, ETH Zurich, Physikstrasse 3, 8092 Zurich, Switzerland) ,  Gargiani Matilde (Automatic Control Laboratory, ETH Zurich, Physikstrasse 3, 8092 Zurich, Switzerland) ,  Lygeros John (Automatic Control Laboratory, ETH Zurich, Physikstrasse 3, 8092 Zurich, Switzerland)
資料名： Automatica  (Automatica)
巻： 136  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0208A  ISSN： 0005-1098  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 線形計画法(LP)アプローチは,近似動的計画理論において長い歴史を持つ。しかし,計算を行うとき,LPアプローチは,しばしば貧弱なスケーラビリティに悩まされる。本研究では,q関数に対するBellman演算子の緩和版を導入し,それがユニークな固定点を持つ単調収縮マッピングであることを証明する。LPアプローチの精神において,緩和線形プログラム(RLP)を構築するために新しい演算子を利用した。標準LP定式化と比較して,著者らのRLPは,制約の1つのファミリーと決定変数の半分だけを持ち,よりスケーラブルで計算的に効率的になった。決定論的システムでは,RLPは正しいq関数を自明に戻す。連続空間における確率的線形システムに対して,RLPに対する解は最適q関数の最小化を保存し,従って最適ポリシーを検索した。理論的結果は,環境との相互作用によって収集されたデータでLPのサンプリングバージョンを解くシミュレーションでバックアップされる。一般的非線形系に対して,RLPは,相対性能が問題の特定の形状に影響されるが,LPに対する解の最小化器を保存する傾向があることを観測した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 線形系 ,  線形計画法 ,  相互作用 ,  非線形系 ,  最適制御 ,  近似法 ,  確率系 ,  *緩和現象 ,  線形性 ,  定式化
準シソーラス用語： 決定論 ,  決定変数 ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 近似動的計画法 ,  最適制御 ,  データ駆動制御 ,  線形計画法 ,  確率システム

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (4件)： 緩和 ,  線形 ,  データ駆動 ,  最適制御