Bedingungen für die eindeutige Lösbarkeit des inversen optimalen Steuerungsproblems basierend auf dem Minimumprinzip

核心概念

Die Arbeit analysiert die Bedingungen, unter denen das inverse optimale Steuerungsproblem basierend auf dem Minimumprinzip eindeutig lösbar ist. Es werden analytische Bedingungen für verschiedene Trajektorien, Anfangsbedingungen des Regelkreises und Systemdynamiken des ursprünglichen optimalen Steuerungsproblems abgeleitet, die eine eindeutige Rekonstruktion der wahren Gewichte der Zielfunktion ermöglichen.

摘要

Die Arbeit untersucht die Lösbarkeit des inversen optimalen Steuerungsproblems (IOC) für zwei bestehende Minimumprinzip-Methoden, die weiche und die hart-beschränkte Methode.

Zunächst wird die Lösbarkeit des IOC-Problems für eine allgemeine nichtlineare primäre Optimierungsaufgabe analysiert. Es werden hinreichende Bedingungen für die Beobachtbarkeit des sekundären Problems abgeleitet, die die eindeutige Lösbarkeit des IOC-Problems garantieren.

Anschließend wird die Lösbarkeit für ein lineares zeitinvariantes System zweiter Ordnung im primären Problem betrachtet. Für verschiedene Trajektorien und Anfangsbedingungen des Regelkreises werden die Bedingungen für die Eindeutigkeit der Lösung des IOC-Problems für beide Methoden untersucht.

Es zeigt sich, dass die Offenloop-Dynamik des primären Problems einen stärkeren Einfluss auf die Lösbarkeit des IOC-Problems für die hart-beschränkte Methode hat als für die weiche Methode. Die analytischen Ergebnisse werden durch Simulationen validiert.

統計資料

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引述

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從以下內容提煉的關鍵洞見

Solvability of the Inverse Optimal Control problem based on the minimum principle

by Afreen Islam... 於 arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.09375.pdf

深入探究

Wie lässt sich die Lösbarkeit des IOC-Problems für höherordnige lineare Systeme im primären Problem analysieren?

Die Lösbarkeit des IOC-Problems für höherordnige lineare Systeme im primären Problem kann durch die Analyse der Observierbarkeitsmatrix des Systems erfolgen. Indem man die Observierbarkeitsmatrix betrachtet, kann man feststellen, ob das System ausreichend Informationen enthält, um die unbekannten Gewichte der Belohnungsfunktion zu ermitteln. Darüber hinaus kann die Analyse der Eigenwerte und Eigenvektoren des Systems weitere Einblicke in die Lösbarkeit des IOC-Problems bieten.

Welche Auswirkungen haben Beschränkungen der Steuergrößen im primären Problem auf die Lösbarkeit des IOC-Problems?

Beschränkungen der Steuergrößen im primären Problem können die Lösbarkeit des IOC-Problems beeinflussen, insbesondere bei der Verwendung des hard-constrained Ansatzes. Wenn die Steuergrößenbeschränkungen dazu führen, dass die Observierbarkeitsmatrix des Systems nicht vollständig rangvollständig ist, kann dies dazu führen, dass das IOC-Problem nicht konvergiert. Darüber hinaus können Beschränkungen der Steuergrößen die Komplexität des Problems erhöhen und die Identifizierung der unbekannten Gewichte der Belohnungsfunktion erschweren.

Wie kann die Lösbarkeit des IOC-Problems mit Methoden der adaptiven dynamischen Programmierung untersucht werden?

Die Lösbarkeit des IOC-Problems mit Methoden der adaptiven dynamischen Programmierung kann durch die Analyse der Konvergenzverhalten der verwendeten Algorithmen erfolgen. Indem man die Konvergenzgeschwindigkeit, Stabilität und Genauigkeit der adaptiven dynamischen Programmierungsmethoden bewertet, kann man feststellen, ob sie zur Lösung des IOC-Problems geeignet sind. Darüber hinaus können Simulationen und Experimente durchgeführt werden, um die Leistungsfähigkeit der adaptiven dynamischen Programmierung bei der Lösung des IOC-Problems zu überprüfen.