線形二次最適制御問題の高速最適化手法

本論文では、線形二次最適制御(LQR)問題に対して、モーメンタム項と再起動ルールを用いた高速最適化フレームワークを提案する。状態フィードバックLQR(SLQR)問題に対しては、ネステロフ最適収束速度を持つ連続時間ハイブリッドダイナミクスシステムを導入し、その離散化アルゴリズムを提案する。出力フィードバックLQR(OLQR)問題に対しては、半凸関数最適化と負の曲率の利用からなる2段階アルゴリズムを提案し、ϵ-定常点を高速に見つけることができることを示す。