Modellprediktiv styrning (MPC) är en kraftfull teknik för att lösa dynamiska kontrolluppgifter. I denna uppsats visar vi att det finns en nära koppling mellan MPC och online-inlärning, ett abstrakt teoretiskt ramverk för att analysera online-beslutsfattande i optimeringslitteraturen. Detta nya perspektiv ger en grund för att utnyttja kraftfulla online-lärande algoritmer för att designa MPC-algoritmer. Speciellt föreslår vi en ny algoritm baserad på dynamisk spegelnedstigning (DMD), en online-lärande algoritm som är utformad för icke-stationära inställningar. Vår algoritm, Dynamic Mirror Decent Model Predictive Control (DMD-MPC), representerar en allmän familj av MPC-algoritmer som innehåller många befintliga tekniker som speciella instanser. DMD-MPC ger också ett nytt perspektiv på tidigare heuristik som används i MPC och föreslår ett principfast sätt att designa nya MPC-algoritmer. I den experimentella delen av denna uppsats, visar vi flexibiliteten i DMD-MPC, presentera en uppsättning nya MPC algoritmer på en enkel simulerad cartpole och en simulerad och verklig aggressiv körning uppgift. * Lika lön. Funktion. Detta gör det möjligt för oss att även arbeta med kostnadsfunktioner som är diskontinuerliga, såsom indikatorfunktioner. DMD-MPC erbjuder därför ett spektrum från vilket utövare enkelt kan anpassa nya algoritmer för sina applikationer. I experimenten använder vi DMD-MPC för att designa en rad MPC-algoritmer och studera deras empiriska prestanda. Våra resultat indikerar den extra designflexibilitet som erbjuds av DMD-MPC gör skillnad i praktiken; genom att korrekt välja ytterligare hyperparametrar, som är skymda i tidigare metoder, kan vi förbättra prestandan hos befintliga algoritmer. Slutligen använder vi DMD-MPC på en verklig AutoRally-bilplattform [13] för autonoma köruppgifter som motsvarar toppmoderna prestanda. Anmärkning: Vi sammanfattar den sammankomst som används i följande avsnitt. Eftersom våra diskussioner kommer att omfatta planeringshorisonter, använder vi ljusansikte för att beteckna variabler som är avsedda för ett enda tidssteg, och djärvt ansikte för att beteckna de variabler som samlas över MPC planeringshorisonten. Till exempel använder viû t för att beteckna den planerade kontrollen vid tidpunkten t ochû t (û t,. ..,û t+H‐1 ) för att beteckna en H-steg planerad kontrollsekvens från tiden t. Ofta kommer vi att använda en subskript för att extrahera element från en aggregerad variabel; i ovanstående exempel använder viû t,h till betecknar h th element inû t (notera subscript index börjar från noll). Definitionsmässigt sammanfaller detta medû t+h. Således ett annat sätt att skriva de samlade variablerna är asû t = (û t,0,. ... û t, H1....................................................................................................... Alla variabler i detta papper är ändliga-dimensionella.
I REF presenteras en inlärningsmetod online för att utforma modeller för prediktiva styrenheter.
An Online Learning Approach to Model Predictive Control
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}