Efficient Automatic Tuning for Data-driven Model Predictive Control via Meta-Learning

📄 arXiv: 2404.00232v1 📥 PDF

作者: Baoyu Li, William Edwards, Kris Hauser

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2024-03-30

备注: ICRA 2023 Workshop on Effective Representations, Abstractions, and Priors for Robot Learning (RAP4Robots)

💡 一句话要点

提出Portfolio以提升AutoMPC的效率与稳定性

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 模型预测控制 贝叶斯优化 元学习 自动化控制 机器人技术 数据驱动方法 优化算法

📋 核心要点

  1. 现有的AutoMPC方法在大搜索空间中使用纯贝叶斯优化时，面临计算成本高和不稳定的问题。
  2. 本文提出的Portfolio方法通过热启动贝叶斯优化，利用历史任务的多样化配置来优化初始设计，从而提高效率和稳定性。
  3. 实验结果显示，Portfolio在11个非线性控制仿真基准和1个水下软机器人数据集上，显著优于传统的纯贝叶斯优化方法。

📝 摘要（中文）

AutoMPC是一个用于自动化和优化数据驱动模型预测控制的Python包。然而，当使用纯贝叶斯优化（BO）在大搜索空间中进行探索时，计算成本高且不稳定。为了解决这些问题，本文提出了一种名为Portfolio的元学习方法，通过热启动BO来提高AutoMPC的效率和稳定性。Portfolio利用来自先前任务的多样化配置来优化BO的初始设计，并通过固定初始配置而非随机选择来稳定调优过程。实验结果表明，Portfolio在有限计算资源下，在11个非线性控制仿真基准和1个物理水下软机器人数据集上，优于纯BO找到理想解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决AutoMPC在大搜索空间中使用纯贝叶斯优化时的高计算成本和不稳定性问题。现有方法在选择初始配置时随机性较强，导致调优过程不稳定。

核心思路：论文提出的Portfolio方法通过利用历史任务的多样化配置来优化贝叶斯优化的初始设计，并通过固定初始配置来增强调优过程的稳定性。这种设计旨在减少随机性带来的不确定性，提高整体性能。

技术框架：Portfolio方法的整体架构包括数据收集、配置选择、贝叶斯优化和结果评估四个主要模块。首先收集历史任务的数据，然后从中选择多样化的配置，接着进行贝叶斯优化，最后评估优化结果。

关键创新：Portfolio的核心创新在于通过热启动贝叶斯优化，利用历史任务的多样化配置来优化初始设计。这与现有方法的随机选择初始配置形成了本质区别，显著提高了调优的效率和稳定性。

关键设计：在参数设置上，Portfolio方法固定初始配置而非随机选择，确保了调优过程的稳定性。此外，损失函数的设计考虑了多样性和性能的平衡，以便在优化过程中更好地引导搜索方向。具体的网络结构和参数设置在实验部分进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，Portfolio在11个非线性控制仿真基准上，相较于纯贝叶斯优化方法，能够在有限计算资源下更快找到理想解决方案，提升幅度显著，具体性能数据在论文中有详细列出。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动化控制、机器人技术和智能系统等。通过提升数据驱动模型预测控制的效率与稳定性，Portfolio方法能够在实际应用中更好地应对复杂环境下的控制任务，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

AutoMPC is a Python package that automates and optimizes data-driven model predictive control. However, it can be computationally expensive and unstable when exploring large search spaces using pure Bayesian Optimization (BO). To address these issues, this paper proposes to employ a meta-learning approach called Portfolio that improves AutoMPC's efficiency and stability by warmstarting BO. Portfolio optimizes initial designs for BO using a diverse set of configurations from previous tasks and stabilizes the tuning process by fixing initial configurations instead of selecting them randomly. Experimental results demonstrate that Portfolio outperforms the pure BO in finding desirable solutions for AutoMPC within limited computational resources on 11 nonlinear control simulation benchmarks and 1 physical underwater soft robot dataset.