Nov, 2020

具有低秩转换的情节线性二次调节器

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TL;DR本篇论文提出一种基于系统内在低秩结构进行高效学习的算法，使样本复杂度只依赖于秩而非环境维度，同时获得了关于 K 的次线性复杂度，在 LQR 问题的应用中取得了较好效果。
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发现论文，激发创造
  • 高效学习线性二次调节器的对数损失

    本文介绍了 Linear Quadratic Control 系统的学习问题和非常高效的算法，算法的遗憾只随着决策步数的对数级别增加，并且当某些特定条件成立时可以得到更好的结果，但当条件不成立时，无法避免遗憾增长的平方根级别。

    Feb, 2020

  • 从非线性观测学习线性二次调节器

    本研究引入了一种新的连续控制问题设置，称为 RichLQR，使用低维连续潜在状态和高维非线性观测来实现样本高效的学习，并建立了一种新算法 RichID，该算法无需了解编码器的具体信息，仅使用最小二乘回归预测即可实现近似最优控制。

    Oct, 2020

  • 一种基于风险敏感的时序性线性二次调节器的遗憾界限

    在线自适应控制有限时域周期性设置下风险敏感线性二次调节器的回避范围研究及拟合泛化条件的简化最小二乘贪婪算法

    Jun, 2024

  • 有限时间跨度下连续时间线性二次强化学习的对数损失

    研究连续时间线性二次调节强化学习问题，提出基于连续时间观测和控制的最小二乘算法和基于离散时间观测和分段常数控制的最小二乘算法，并分析了它们的误差界限和实现可能性。

    Jun, 2020

  • 线性二次型调节器的鲁棒自适应控制遗憾界

    本文提出了一种自适应控制的方法，可用于处理 Linear Quadratic Regulator 中未知的线性系统和需求预测的问题，算法的时间复杂度为多项式级别，且在控制中有很好的保障。

    May, 2018

  • 高维线性二次系统的高效强化学习

    研究高维线性二次（LQ）系统的自适应控制问题，提出一种实现遗憾界为 O (p√T) 的自适应控制方案，并指出该方法在计算广告领域具有突出的应用价值。

    Mar, 2013

  • 非随机控制赌博机的最优率

    探究了具有半对抗干扰和随时间变化的对抗性贝叶斯损失函数的线性四次型调节器和线性四次型高斯控制问题。提出了一种新的带有记忆的贪婪凸优化方案，其算法达到了最优遗憾度

    May, 2023

  • 线性二次调节器的加速优化环境

    本文介绍了一种处理线性二次调节器问题的一阶加速优化框架，并对 SLQR 和 OLQR 问题给出了其收敛性分析。

    Jul, 2023

  • 线性二次调节器的样本复杂度：强化学习视角

    我们提供了一个新的算法，可以在没有依赖于两点梯度估计的情况下，在大约 1/ε 个函数评估内确保 ε- 最优性，适用于具有未知参数的折扣离散时间 LQR 问题。

    Apr, 2024

  • LQR 控制中线性控制器的威力

    本研究在考虑受环境噪音干扰的线性动态系统调节问题中，计算在线和离线控制策略的策略后悔。研究者在离线控制策略的优化上进行了全面的描述，并证明了离线线性策略的代价会随着时间增长而与在线策略的代价收敛，即使在噪声被选择的情况下。

    Feb, 2020