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# 電気工学・システム科学# システムと制御# システムと制御

モジュレーション強化励振で制御システムを改善する

連続時間強化学習システムのパフォーマンスを向上させるためのフレームワーク。

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MEEフレームワークでコンMEEフレームワークでコントロールを強化するに変革する。制御システムの学習パフォーマンスを効果的
目次

最近、強化学習が制御システムの複雑な問題を解決するための重要なツールになってるんだ。ロボット工学や航空宇宙分野に見られるこれらのシステムには、効果的な制御戦略が必要なんだけど、従来の方法は特定の課題に苦しむことが多いんだ。その中の一つが「興奮の持続性(PE)」って呼ばれるもので、学習アルゴリズムの効果に大きく影響するんだ。

この記事では、「変調強化興奮(MEE)」っていう新しいフレームワークについて話すよ。MEEの目的は、連続時間強化学習(CT-RL)システムのパフォーマンスを向上させること。これがPEの問題にどう対処するのか、そして実世界の問題にどのように適用できるのか、一緒に見ていこう。

背景

強化学習(RL)は、エージェントが報酬や罰を通じてフィードバックを受け取りながら意思決定を学ぶ機械学習の一種だ。ルールを定義するのが難しいシナリオでは特に有用だよ。多くの場合、これらの学習アルゴリズムは離散時間(DT)か連続時間(CT)に分類される。

適応動的プログラミング(ADP)は、RLを活用して制御戦略を最適化する方法として期待されている。でも、CT-RLの方法はDTと同じレベルの成功を収めていないんだ。このギャップは、CTシステムの複雑さによるもので、PEに苦しむことが多いからなんだ。

PEは、学習アルゴリズムが適切に状態空間を探索して、効果的な制御戦略を学ぶために必要なんだ。PEが不十分だと、アルゴリズムはうまく機能せず、実世界のアプリケーションで悪い結果をもたらすことになる。だから、PEを強化する技術の開発が重要なんだ。

興奮の持続性の課題

PEは、学習アルゴリズムが最適な解に収束するために必要な条件なんだ。PEがないと、学習は非効率的になったり、全く効果が無くなったりすることもある。この制限は、現実のシナリオでCT-RLアルゴリズムを設計・実装する上で大きな課題になる。

PEの不足にはいくつかの要因があるよ。例えば、アクチュエータの制限やシステムの動力学の変動など、物理的なシステムの制約が十分な興奮の達成を妨げることがある。さらに、状態変数のスケーリングも興奮プロセスを複雑にして、学習性能に影響を与えるんだ。

これらの課題を克服するためには、新しい理論的な発展やフレームワークが必要だ。MEEフレームワークは、これらの問題を体系的に解決することを目指していて、CT-RLシステムでより良い制御性能を達成するための方法を提供してる。

変調強化興奮フレームワーク

MEEフレームワークは、理論的な洞察と実践的な戦略を組み合わせて、CT-RLシステムのPEを強化するんだ。これは、学習アルゴリズムの基盤構造を効果的に操作するための対称的なクロンカー積という数学的操作を使って実現される。

MEEの核心アイデアは、システムの興奮を改善するために変調技術を適用することだ。この変調は、重要な安定性や収束特性を維持しつつ、より良い数値条件を確保するように状態変数を変換することを含む。

これらの変調技術を活用することで、設計者はCT-RLアプリケーションにおけるPEを妨げる障壁に効果的に対処できるんだ。そうすることで、パフォーマンスが向上し、より信頼性の高い制御合成結果を得られるんだ。

実世界の応用に対処する

MEEフレームワークの効果を示すために、実際のシナリオでの応用を探るのが役立つよ。例えば、ハイパーソニックビークル(HSV)システムを考えてみて。これは、複雑な動力学と精密な制御が必要なため、かなりの挑戦があるんだ。

HSVシステムにMEEを適用すると、設計者は状態変数のスケーリングを体系的に調整して、振幅をよりよく合わせられる。そうすることで、学習アルゴリズムの数値条件が改善され、制御システム全体のパフォーマンスも向上するんだ。

MEEフレームワークは、条件を改善するだけでなく、信頼性の高い制御を確保するために重要な収束と安定性の保証も保持してる。この特性は、パフォーマンスを維持することが重要な複雑なシステムに取り組むときに不可欠なんだ。

MEEのパフォーマンス評価

MEEフレームワークの効果を検証するために、さまざまなパフォーマンス評価が行われるよ。これらの評価は、通常、変調技術を使用した場合としなかった場合の制御アルゴリズムのシミュレーションを実行することを含む。

HSVシステムの場合、MEEを適用することで学習アルゴリズムのピーク条件数が大幅に減少したことが観察された。この改善は、アルゴリズムがより安定で効率的になり、実世界のアプリケーションでの学習結果が向上したことを示してる。

さらに、ロボット工学や自動化システムなど、さまざまな文脈で同様の評価が行われて、MEEフレームワークの多様性と効果が示される。これらの評価は、シンプルな設計原則がどのようにパフォーマンスの大幅な改善につながるかを浮き彫りにするんだ。

結論

変調強化興奮フレームワークは、従来の連続時間強化学習アルゴリズムが直面する課題に対処するための有望な解決策を提供してる。体系的な変調技術によって興奮の持続性を強化することで、MEEは条件を改善し、複雑な制御システムでより効果的な学習を可能にするんだ。

これらの技術を開発・洗練し続ける中で、さまざまな分野への応用を探ることがますます重要になってくる。これらの洞察と原則を実世界のシナリオで活用する能力は、学習性能を向上させるだけでなく、より信頼性が高く効率的な制御システムへの道を開くんだ。

今後の研究と協力を通じて、強化学習技術の理解をさらに深めることができて、制御システムの設計と実装の風景を変えるブレークスルーが得られるだろう。未来を見据えると、MEEフレームワークは現代の制御システムの課題に対処し、パフォーマンスを向上させ、技術のさまざまな分野での革新を促進する重要な役割を果たすに違いないよ。

オリジナルソース

タイトル: Modulation-Enhanced Excitation for Continuous-Time Reinforcement Learning via Symmetric Kronecker Products

概要: This work introduces new results in continuous-time reinforcement learning (CT-RL) control of affine nonlinear systems to address a major algorithmic challenge due to a lack of persistence of excitation (PE). This PE design limitation has previously stifled CT-RL numerical performance and prevented these algorithms from achieving control synthesis goals. Our new theoretical developments in symmetric Kronecker products enable a proposed modulation-enhanced excitation (MEE) framework to make PE significantly more systematic and intuitive to achieve for real-world designers. MEE is applied to the suite of recently-developed excitable integral reinforcement learning (EIRL) algorithms, yielding a class of enhanced high-performance CT-RL control design methods which, due to the symmetric Kronecker product algebra, retain EIRL's convergence and closed-loop stability guarantees. Through numerical evaluation studies, we demonstrate how our new MEE framework achieves substantial improvements in conditioning when approximately solving the Hamilton-Jacobi-Bellman equation to obtain optimal controls. We use an intuitive example to provide insights on the central excitation issue under discussion, and we demonstrate the effectiveness of the proposed procedure on a real-world hypersonic vehicle (HSV) application.

著者: Brent A. Wallace, Jennie Si

最終更新: 2023-07-31 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2307.16862

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2307.16862

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

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