Metodología de programación dinámica aproximada para control óptimo basada en datos
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Título: Metodología de programación dinámica aproximada para control óptimo basada en datos
Autor: Díaz, Henry; Armesto, Leopoldo; Sala, Antonio
Resumen:
[EN] In this article, we present a methodology for learning data-based approximately optimal controllers, within the context of learning and approximate dynamic programming. There are previous solutions in dynamic programming that use linear programming in discrete state space, but cannot be applied directly to continuous space. The objective of the methodology is to calculate data-based optimal controllers for continuous state space, these controllers are obtained by a lower estimation of the accumulated cost through functional approximators with linear parameterization. This is solved non-iteratively with linear programming, but it requires to provide appropriate conditions for regressor regularization and to introduce a cost of leaving the region with valid data, in order to obtain satisfactory results (avoiding unrestricted or poorly conditioned solutions).
[ES] En este artículo se presenta una metodología para el aprendizaje de controladores óptimos basados en datos, en el contexto de la programación dinámica aproximada. Existen soluciones previas en programación dinámica que utilizan programación lineal en espacios de estado discretos, pero que no se pueden aplicar directamente a espacios continuos. El objetivo de la metodología es calcular controladores óptimos para espacios de estados continuos, basados en datos, obtenidos mediante una estimación inferior del coste acumulado a través de aproximadores funcionales con parametrización lineal. Esto se resuelve de forma no iterativa con programación lineal, pero requiere proporcionar las condiciones adecuadas de regularización de regresores e introducir un coste de abandono de la región con datos válidos, con el fin de obtener resultados satisfactorios (evitando soluciones no acotadas o mal condicionadas).
[EN] In this article, we present a methodology for learning data-based approximately optimal controllers, within the context of learning and approximate dynamic programming. There are previous solutions in dynamic programming that use linear programming in discrete state space, but cannot be applied directly to continuous space. The objective of the methodology is to calculate data-based optimal controllers for continuous state space, these controllers are obtained by a lower estimation of the accumulated cost through functional approximators with linear parameterization. This is solved non-iteratively with linear programming, but it requires to provide appropriate conditions for regressor regularization and to introduce a cost of leaving the region with valid data, in order to obtain satisfactory results (avoiding unrestricted or poorly conditioned solutions).
[ES] En este artículo se presenta una metodología para el aprendizaje de controladores óptimos basados en datos, en el contexto de la programación dinámica aproximada. Existen soluciones previas en programación dinámica que utilizan programación lineal en espacios de estado discretos, pero que no se pueden aplicar directamente a espacios continuos. El objetivo de la metodología es calcular controladores óptimos para espacios de estados continuos, basados en datos, obtenidos mediante una estimación inferior del coste acumulado a través de aproximadores funcionales con parametrización lineal. Esto se resuelve de forma no iterativa con programación lineal, pero requiere proporcionar las condiciones adecuadas de regularización de regresores e introducir un coste de abandono de la región con datos válidos, con el fin de obtener resultados satisfactorios (evitando soluciones no acotadas o mal condicionadas).
URI: http://hdl.handle.net/10251/122339
Fecha: 2019-06-12
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