Path integral (PI) kontrollproblem är en begränsad klass av icke-linjära kontrollproblem som kan lösas formellt som en Feyman-Kac sökväg integral och kan uppskattas med Monte Carlo provtagning. I detta bidrag granskar vi vägen integral kontrollteori i det finita horisontfallet. Därefter fokuserar vi på problemet hur man beräknar och representerar kontrolllösningar. Inom PI-teorin blir frågan om hur man beräknar frågan om viktprovtagning. Effektiva viktiga provtagare är stat feedback styrenheter och användningen av dessa kräver en effektiv representation. Att lära sig och representera effektiva stat-feedback-styrenheter för icke-linjära stokastiska kontrollproblem är ett mycket utmanande och till stor del olöst problem. Vi visar hur man lär sig och representerar sådana kontrollanter genom att använda idéer från korsentropimetoden. Vi härleder en gradient nedstigning metod som gör det möjligt att lära feed-back styrenheter med hjälp av en godtycklig parametrisering. Vi hänvisar till denna metod som Path Integral Learning. Vi illustrerar denna metod för några enkla exempel. Den väg integrerad kontrollmetoder kan användas för att uppskatta den bakre fördelningen i latent tillstånd modeller. I neurovetenskap uppstår dessa problem när man beräknar konnektivitet från neural registreringsdata med hjälp av EM. Vi visar vägen integral kontroll metod som ett korrekt alternativ till partikelfiltrering.
Adaptive path-integral control metod, som kan ses som adaptiv betydelse provtagning i bana utrymme [Kappen och REF, därefter antas som en förfining förfarande.
Adaptive importance sampling for control and inference
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}