随机控制系统中稳定策略的学习
机器学习
2022-05-25 v1 最优化与控制
摘要
本工作中,我们解决为随机控制系统学习可证明稳定的神经网络策略的问题。尽管近期工作已展示使用鞅理论认证给定策略的可行性,但如何学习此类策略的问题鲜有探索。此处,我们研究使用单一学习算法联合学习一个策略与证明其稳定性的鞅证书的有效性。我们观察到,当从随机初始化策略开始时,联合优化问题易陷入局部极小。我们的结果表明,需要某种形式的策略预训练,联合优化才能成功修复并验证该策略。
引用
@article{arxiv.2205.11991,
title = {Learning Stabilizing Policies in Stochastic Control Systems},
author = {Đorđe Žikelić and Mathias Lechner and Krishnendu Chatterjee and Thomas A. Henzinger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.11991},
year = {2022}
}
备注
ICLR 2022 Workshop on Socially Responsible Machine Learning (SRML)