具有乘性不确定性的数据驱动随机LQR的样本复杂度
系统与控制
2021-03-05 v1 系统与控制
摘要
本文研究了应用于具有乘性噪声系统的随机线性二次型调节器（LQR）的样本复杂度。我们假设噪声的协方差未知，并使用样本协方差对其进行估计，这导致次优行为。本文的主要贡献在于界定该方法的次优性，并证明它随1/N递减，其中N表示样本数量。该方法易于推广到均值未知的情况以及作者先前工作中研究的分布鲁棒情形。分析主要基于矩阵函数扰动分析的结果。
引用
@article{arxiv.2005.12167,
title = {Sample Complexity of Data-Driven Stochastic LQR with Multiplicative Uncertainty},
author = {Peter Coppens and Panagiotis Patrinos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.12167},
year = {2021}
}