Adaptive Event-triggered Reinforcement Learning Control for Complex Nonlinear Systems
作者: Umer Siddique, Abhinav Sinha, Yongcan Cao
分类: cs.LG, cs.AI, eess.SY
发布日期: 2024-09-29
💡 一句话要点
提出自适应事件触发强化学习控制，用于复杂非线性系统。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 事件触发控制 非线性系统 自适应控制 通信策略 累积奖励 最优控制
📋 核心要点
- 现有强化学习方法在复杂非线性系统控制中，通信开销大，参数多，难以同时优化控制和通信策略。
- 该方法通过累积奖励增强状态空间，联合学习控制和通信策略，无需显式学习触发条件，实现自适应非平稳策略。
- 数值实验验证了该方法的有效性，表明其能够在复杂非线性系统中实现高效的控制和通信策略。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种自适应事件触发强化学习控制方法，用于处理受有界不确定性影响的连续时间非线性系统，这些系统具有复杂的交互。该方法能够联合学习控制策略和通信策略，从而减少了单独学习它们或仅学习其中一个时的参数数量和计算开销。通过使用累积奖励增强状态空间，累积奖励代表了整个轨迹上的性能，我们证明了可以在不需要显式学习触发条件的情况下，准确有效地确定触发条件，从而产生自适应的非平稳策略。最后，我们提供了几个数值例子来证明所提出方法的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决连续时间非线性系统在存在有界不确定性和复杂交互情况下的控制问题。传统强化学习方法在处理此类问题时，通常需要大量的参数和计算资源，尤其是在需要考虑通信开销时，分别学习控制策略和通信策略会导致更高的复杂性。此外，显式地学习触发条件也增加了学习的难度和计算负担。
核心思路：论文的核心思路是联合学习控制策略和通信策略，通过自适应事件触发机制来减少通信开销。关键在于使用累积奖励来增强状态空间，使得触发条件的确定不再依赖于显式的学习，而是通过状态空间中的信息隐式地进行判断。这种方法能够实现自适应的非平稳策略，从而更好地适应系统的动态变化。
技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 状态空间增强：使用累积奖励来增强状态空间，从而包含整个轨迹的性能信息。2) 联合策略学习：同时学习控制策略和通信策略，共享参数，减少计算开销。3) 事件触发机制：基于增强的状态空间，自适应地确定触发条件，无需显式学习。4) 强化学习算法：使用合适的强化学习算法（具体算法未知）来优化控制策略和通信策略。
关键创新：最重要的技术创新点在于使用累积奖励来增强状态空间，从而避免了显式学习触发条件。这种方法能够自适应地调整触发条件，从而更好地适应系统的动态变化。与现有方法相比，该方法能够更有效地减少通信开销，并降低学习的复杂性。
关键设计：论文中关键的设计包括：1) 累积奖励的计算方式（具体计算方式未知）。2) 状态空间增强的具体方法（具体方法未知）。3) 联合策略学习的网络结构（具体网络结构未知）。4) 事件触发条件的确定方法（基于增强状态空间的具体判断准则未知）。5) 强化学习算法的选择和参数设置（具体算法和参数未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过数值实验验证了所提出方法的有效性。具体性能数据未知，但摘要中提到该方法能够减少参数数量和计算开销，并且能够准确有效地确定触发条件。实验结果表明，该方法能够在复杂非线性系统中实现高效的控制和通信策略，优于传统的分别学习控制策略和通信策略的方法（具体提升幅度未知）。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种复杂非线性系统的控制领域，例如机器人控制、无人机控制、电力系统控制和交通控制等。通过自适应事件触发机制，可以有效降低通信开销，提高系统的效率和可靠性。该方法在资源受限的环境中具有重要的应用价值，并有望推动智能控制技术的发展。
📄 摘要（原文）
In this paper, we propose an adaptive event-triggered reinforcement learning control for continuous-time nonlinear systems, subject to bounded uncertainties, characterized by complex interactions. Specifically, the proposed method is capable of jointly learning both the control policy and the communication policy, thereby reducing the number of parameters and computational overhead when learning them separately or only one of them. By augmenting the state space with accrued rewards that represent the performance over the entire trajectory, we show that accurate and efficient determination of triggering conditions is possible without the need for explicit learning triggering conditions, thereby leading to an adaptive non-stationary policy. Finally, we provide several numerical examples to demonstrate the effectiveness of the proposed approach.