通过集员辨识学习控制动态的不确定性集：一种非渐近分析
最优化与控制
2024-06-11 v2 机器学习
统计理论
统计理论
摘要
本文研究未知线性系统的不确定性集估计。不确定性集对鲁棒控制的质量至关重要，因为它们直接影响控制设计的保守性。不同于最小二乘估计的置信域分析，本文关注集员估计（SME）。尽管良好的数值性能已吸引 SME 在控制文献中的应用，但 SME 用于线性系统的非渐近收敛速率仍是一个开放问题。本文给出了 SME 的首个收敛速率界，并讨论了在放宽假设下 SME 的变体。我们还提供了数值结果，展示了 SME 的实际前景。
引用
@article{arxiv.2309.14648,
title = {Learning the Uncertainty Sets for Control Dynamics via Set Membership: A Non-Asymptotic Analysis},
author = {Yingying Li and Jing Yu and Lauren Conger and Taylan Kargin and Adam Wierman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.14648},
year = {2024}
}
备注
ICML 2024