Dynamic Programming-based Approximate Optimal Control for Model-Based Reinforcement Learning
作者: Prakash Mallick, Zhiyong Chen
分类: eess.SY
发布日期: 2023-12-22
备注: 12 Pages, 6 figures. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2010.00207
💡 一句话要点
提出一种基于动态规划的近似最优控制方法，用于模型强化学习中的随机最优控制。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 动态规划 最优控制 模型强化学习 随机控制 最大似然估计
📋 核心要点
- 传统方法在处理受噪声影响的动态系统时，难以有效降低累积成本，优化效果受限。
- 该方法结合动态规划和最大似然估计，设计改进的优化目标函数，以应对系统和传感器中的噪声。
- 实验表明，该方法能有效降低随机性，并在探索和利用之间实现更有效的平衡。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种改进的轨迹优化方法，用于受测量噪声影响的动态系统的随机最优控制。该方法结合了最优控制和最大似然技术，以改进累积成本的降低。文中提出了一种改进的优化目标函数，该函数结合了基于动态规划的控制器设计，以处理系统和传感器中的噪声。实验结果表明，该方法能有效降低随机性，并允许一个中间步骤来切换优化，从而通过约束策略参数到优化结果参数，实现复杂任务中探索和利用机制的有效平衡。该研究还包括控制参数估计唯一性的理论工作，并利用了具有既定理论保证的似然函数结构。此外，还探讨了一个理论结果，将所提出的优化目标函数与现有的信息论（相对熵）和最优控制对偶性联系起来。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决模型强化学习中，动态系统受到测量噪声影响时的随机最优控制问题。现有方法在处理此类问题时，往往难以有效地降低累积成本，并且在探索和利用之间难以取得平衡，导致学习效率不高。
核心思路：论文的核心思路是将最优控制与最大似然估计相结合，并引入基于动态规划的控制器设计，以应对系统和传感器中的噪声。通过改进优化目标函数，使得控制器能够更好地适应随机环境，从而降低累积成本，提高控制性能。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 系统建模：建立动态系统的数学模型，考虑测量噪声的影响。2) 优化目标函数设计：设计改进的优化目标函数，该函数结合了动态规划和最大似然估计，以降低累积成本。3) 控制器设计：基于动态规划设计控制器，以应对系统和传感器中的噪声。4) 参数优化：利用优化算法，优化控制器参数，使得系统性能达到最优。5) 策略切换：在探索和利用之间进行策略切换，以实现更有效的学习。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将动态规划与最大似然估计相结合，并设计了改进的优化目标函数。这种结合使得控制器能够更好地适应随机环境，从而降低累积成本，提高控制性能。此外，该方法还探讨了控制参数估计的唯一性，并利用了具有既定理论保证的似然函数结构。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 优化目标函数的设计，该函数结合了动态规划和最大似然估计。2) 基于动态规划的控制器设计，该控制器能够应对系统和传感器中的噪声。3) 探索和利用之间的策略切换机制，该机制能够实现更有效的学习。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。
📊 实验亮点
论文通过实验验证了所提出方法的有效性，表明该方法能够有效降低随机性，并在探索和利用之间实现更有效的平衡。具体的性能数据、对比基线、提升幅度等信息在摘要中未明确给出，属于未知信息。但摘要强调了该方法在降低随机性方面的优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人控制、自动驾驶、航空航天等领域，尤其是在环境噪声较大、系统动态性较强的场景下。通过降低随机性，提高控制精度和鲁棒性，可提升相关系统的性能和可靠性，具有重要的实际应用价值和潜在的未来影响。
📄 摘要（原文）
This article proposes an improved trajectory optimization approach for stochastic optimal control of dynamical systems affected by measurement noise by combining optimal control with maximum likelihood techniques to improve the reduction of the cumulative cost-to-go. A modified optimization objective function that incorporates dynamic programming-based controller design is presented to handle the noise in the system and sensors. Empirical results demonstrate the effectiveness of the approach in reducing stochasticity and allowing for an intermediate step to switch optimization that can allow an efficient balance of exploration and exploitation mechanism for complex tasks by constraining policy parameters to parameters obtained as a result of this improved optimization. This research study also includes theoretical work on the uniqueness of control parameter estimates and also leverages a structure of the likelihood function which has an established theoretical guarantees. Furthermore, a theoretical result is also explored that bridge the gap between the proposed optimization objective function and existing information theory (relative entropy) and optimal control dualities.