toplogo
Logga in

Effiziente Simulation-basierte Algorithmen für stochastische optimale Steuerung und risikoempfindliche Steuerung


Centrala begrepp
Der Hauptbeitrag dieser Arbeit ist ein Simulations-basierter Algorithmus - der Dual Ensemble Kalman Filter (EnKF) -, um die Lösung stochastischer optimaler Steuerungsprobleme numerisch zu approximieren.
Sammanfattning
In dieser Arbeit werden stochastische optimale Steuerungsprobleme in kontinuierlicher Zeit und Raum betrachtet. In den letzten Jahren haben solche Probleme aus der Perspektive des Reinforcement Learning (RL) erneut Aufmerksamkeit erhalten, was auch eine der Motivationen dieser Arbeit ist. Der Hauptbeitrag ist ein Simulations-basierter Algorithmus - der Dual Ensemble Kalman Filter (EnKF) -, um die Lösung dieser Probleme numerisch zu approximieren. Der Artikel erweitert die vorherige Arbeit, in der der Dual EnKF in deterministischen Einstellungen des Problems angewendet wurde. Die theoretischen Ergebnisse und Algorithmen werden anhand numerischer Experimente illustriert. Zwei Beispiele werden betrachtet: ein invertiertes Pendel auf einem Wagen und ein Feder-Masse-Dämpfer-System. Die Ergebnisse zeigen, dass alle drei Regler (LQG, LEQGP, LEQGN) das invertierte Pendel-System erfolgreich stabilisieren können. Für das Feder-Masse-Dämpfer-System konvergiert die Ausgabe des EnKF-Algorithmus zur Lösung der jeweiligen algebraischen Riccati-Gleichung.
Statistik
Die Aufgabe ist es, das System im Zustand x = 0 und θ = π zu stabilisieren. Die Leistung aller drei Algorithmen (LQG, LEQGP, LEQGN) auf dem invertierten Pendel-System ist zufriedenstellend. Für das Feder-Masse-Dämpfer-System konvergiert die Ausgabe des EnKF-Algorithmus zur Lösung der jeweiligen algebraischen Riccati-Gleichung.
Citat
"Der Hauptbeitrag ist ein Simulations-basierter Algorithmus - der Dual Ensemble Kalman Filter (EnKF) -, um die Lösung stochastischer optimaler Steuerungsprobleme numerisch zu approximieren." "Die theoretischen Ergebnisse und Algorithmen werden anhand numerischer Experimente illustriert."

Viktiga insikter från

by Anant A. Jos... arxiv.org 04-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.06696.pdf
Dual Ensemble Kalman Filter for Stochastic Optimal Control

Djupare frågor

Wie könnte der Dual EnKF-Algorithmus auf andere Anwendungsgebiete wie Robotik oder Finanzen erweitert werden

Der Dual Ensemble Kalman Filter (EnKF) Algorithmus könnte auf andere Anwendungsgebiete wie Robotik oder Finanzen erweitert werden, indem er an die spezifischen Anforderungen und Modelle dieser Bereiche angepasst wird. In der Robotik könnte der Algorithmus beispielsweise zur Zustandsschätzung und Pfadplanung von Robotern eingesetzt werden. Durch die Integration von Sensordaten und Bewegungsmodellen könnte der Dual EnKF zur Verbesserung der Roboterlokalisierung und -navigation beitragen. In der Finanzwelt könnte der Algorithmus zur Vorhersage von Markttrends, Risikomanagement und Portfoliooptimierung verwendet werden. Durch die Anpassung der Modellparameter und der Kostenfunktionen könnte der Dual EnKF auf verschiedene Finanzszenarien angewendet werden.

Welche Herausforderungen müssen bei der Anwendung des Dual EnKF-Algorithmus auf hochdimensionale Systeme überwunden werden

Bei der Anwendung des Dual Ensemble Kalman Filter (EnKF) Algorithmus auf hochdimensionale Systeme müssen mehrere Herausforderungen überwunden werden. Zu den Herausforderungen gehören die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen, die Berücksichtigung von Unsicherheiten in hochdimensionalen Zustandsräumen und die Skalierbarkeit des Algorithmus. Die Wahl angemessener Interaktions- und Korrekturterme sowie die Optimierung der Partikelanzahl für eine genaue Schätzung sind ebenfalls wichtige Aspekte. Darüber hinaus ist die Handhabung von nichtlinearen und komplexen Systemmodellen in hochdimensionalen Räumen eine weitere Herausforderung, die sorgfältige Anpassungen und Validierungen erfordert.

Wie könnte der Dual EnKF-Algorithmus mit anderen Methoden wie modellprädiktiver Regelung oder Reinforcement Learning kombiniert werden, um die Leistung weiter zu verbessern

Der Dual Ensemble Kalman Filter (EnKF) Algorithmus kann mit anderen Methoden wie modellprädiktiver Regelung oder Reinforcement Learning kombiniert werden, um die Leistung weiter zu verbessern. In der modellprädiktiven Regelung könnte der EnKF zur Zustandsschätzung und Unsicherheitsmodellierung verwendet werden, um prädiktive Regelungen zu verbessern. Durch die Integration von Reinforcement Learning könnte der EnKF zur Online-Optimierung von Regelungsstrategien eingesetzt werden, um adaptive und robuste Regelungen zu ermöglichen. Die Kombination dieser Methoden könnte zu einer verbesserten Regelungsleistung führen, insbesondere in komplexen und sich ändernden Umgebungen.
0
visual_icon
generate_icon
translate_icon
scholar_search_icon
star