We introduce a new algorithm for solving unconstrained discrete-time optimal control problems. Our method follows a direct multiple shooting approach, and consists of applying the SQP method together with an $\ell_2$ augmented Lagrangian primal-dual merit function. We use the LQR algorithm to efficiently solve the primal-dual SQP problem. As our algorithm is a specialization of NPSQP (Gill et al. 1992), it inherits its generic properties, including global convergence, fast local convergence, and the lack of need for second order corrections, improving on existing direct multiple shooting approaches such as GNMS (Giftthaler et al. 2018) and FDDP (Mastalli et al. 2020).


翻译:我们提出了一种求解无约束离散时间最优控制问题的新算法。该方法采用直接多重打靶策略,通过结合SQP方法与ℓ2增广拉格朗日原对偶评价函数实现。我们利用LQR算法高效求解原对偶SQP问题。由于本算法是NPSQP(Gill等,1992)的特化版本,因此继承了其通用特性,包括全局收敛性、快速局部收敛性以及无需二阶校正等优势,改进了现有直接多重打靶方法如GNMS(Giftthaler等,2018)和FDDP(Mastalli等,2020)的性能。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
29+阅读 · 2022年3月28日
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
Arxiv
10+阅读 · 2021年3月30日
Memory-Gated Recurrent Networks
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月24日
Talking-Heads Attention
Arxiv
15+阅读 · 2020年3月5日
Arxiv
15+阅读 · 2019年11月26日
Arxiv
27+阅读 · 2019年11月24日
Self-Attention Graph Pooling
Arxiv
13+阅读 · 2019年6月13日
Learning Embedding Adaptation for Few-Shot Learning
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月10日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | SARDI:扩散语言模型的自增强检索
专知会员服务
1+阅读 · 6月6日
《国防领域安全采用大语言模型的战略蓝图》
专知会员服务
4+阅读 · 6月6日
ICML 2026 | 演化选择的因果建模
专知会员服务
5+阅读 · 6月5日
综述|学习式3D表征最新进展与趋势
专知会员服务
5+阅读 · 6月5日
人工智能重塑威慑:算法优势的兴起
专知会员服务
7+阅读 · 6月5日
AgentOps综述:智能体系统运维框架
专知会员服务
16+阅读 · 6月4日
《美陆军最新条令:兵力防护》
专知会员服务
13+阅读 · 6月4日
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
Arxiv
29+阅读 · 2022年3月28日
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
Arxiv
10+阅读 · 2021年3月30日
Memory-Gated Recurrent Networks
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月24日
Talking-Heads Attention
Arxiv
15+阅读 · 2020年3月5日
Arxiv
15+阅读 · 2019年11月26日
Arxiv
27+阅读 · 2019年11月24日
Self-Attention Graph Pooling
Arxiv
13+阅读 · 2019年6月13日
Learning Embedding Adaptation for Few-Shot Learning
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月10日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员