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基于矩匹配的数据驱动最优控制的有界线性规划

Bounded Linear Programs for Data-Driven Optimal Control via Moment-Matching

Andrea Martinelli, Lucia Pezzetti, Niklas Schmid, Florian Dorfler, John Lygeros

arXiv 2608.24709首次发表:更新:

AI 中文总结

该研究针对数据驱动最优控制的线性规划方法存在的有界解获取难题,利用矩匹配技术推导了相关有界性条件,并给出非线性系统的实用设计方法,拓展了线性规划在最优控制领域的应用。

AI 中文摘要

线性规划(LP)公式为连续空间中无限时域、无模型的非线性最优控制提供了概念上优雅的方法。然而,除了维度灾难外,其实际应用还受限于难以始终获得有界解。本研究采用矩匹配技术,根据可用数据集和LP的成本向量推导了充分的有界性条件,还讨论了非线性系统和多项式特征的实用设计方法。

英文摘要

Linear programming (LP) formulations offer a conceptually elegant approach to infinite-horizon, model-free nonlinear optimal control in continuous spaces. However, in addition to the curse of dimensionality, their practical use is limited by the difficulty of consistently obtaining bounded solutions. In this work, we use moment-matching techniques to derive sufficient boundedness conditions in terms of the available dataset and the cost vector of the LP. Moreover, we discuss practical design methods for nonlinear systems and polynomial features.

Journal refIEEE Control System Letters, vol. 10, pp. 2065-2070, 2026

DOI:10.1109/LCSYS.2026.3706924

论文原文

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