文獻資訊: Hua, M., Laurière, M., & Vanden-Eijnden, E. (2024). A Simulation-Free Deep Learning Approach to Stochastic Optimal Control. arXiv preprint arXiv:2410.05163v1.
研究目標: 本文旨在提出一種高效且可擴展的演算法,利用深度學習解決高維度和長時間範圍的隨機最優控制(SOC)問題。
方法: 作者提出了一種無需模擬、基於策略(on-policy)的演算法,該演算法利用 Girsanov 定理直接計算 SOC 目標函數的梯度,避免了傳統神經 SDE 框架中需要透過隨機微分方程(SDE)進行反向傳播的昂貴步驟。
主要發現:
主要結論: 本文提出的無需模擬方法為解決廣泛的 SOC 問題提供了一種高效且可擴展的方案,為深度學習在 SOC 中的應用開闢了新的可能性。
意義: 該研究對機器學習和隨機最優控制領域做出了重要貢獻,提供了一種解決高維 SOC 問題的有效方法,並具有廣泛的應用前景,例如金融、機器人學和生成模型。
局限性和未來研究方向:
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