I detta papper tar vi den berömda maxvikt funktioner (myopiska och diskreta åtgärder) till mainstream konvex optimering. Myopiska handlingar är viktiga i kontrollen eftersom beslut måste fattas på nätet och utan kunskap om framtida händelser och diskreta handlingar, eftersom många system har ett ändligt (så icke konvext) antal kontrollbeslut. Till exempel, om att överföra ett paket eller inte i kommunikationsnät. Våra resultat visar att dessa två egenskaper kan inneslutas i den subgradienta metoden för Lagrange dubbla problem genom användning av stokastiska och -subgradienter. Ett av de tilltalande inslagen i vårt tillvägagångssätt är att det frikopplar valet av en kontrollåtgärd från ett specifikt val av subgradient, vilket gör att vi kan utforma kontrollpolicyer utan att ändra de underliggande konvexa uppdateringarna. Två klasser av diskreta styrregler presenteras: en som kan göra diskreta åtgärder genom att bara titta på systemets nuvarande tillstånd, och en annan som väljer åtgärder med hjälp av block. Den senare klassen är användbar för att hantera system som har begränsningar i den ordning i vilken åtgärder väljs. Index Terms-Approximate optimering, konvex optimering, diskret och stokastisk kontroll, maxvikt schemaläggning, subgradient metoder.
Nyligen visade Ref att valet av en diskret kontrollåtgärd kan frikopplas från ett specifikt val av subgradient.
A Convex Optimization Approach to Discrete Optimal Control
{'venue': 'IEEE Transactions on Automatic Control', 'journal': 'IEEE Transactions on Automatic Control', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}