model based RL + dynamic model Update-To-Data(UTD) ratio MPC model based + planning MPC 结合RL方案 最近在看一些MPC和dynamic model的文章和工作,这里总结记录下。 文章还是主要分为下面几个模块。 模仿学习 model based RL + dynamic model + MBPO Update-To-Data(UTD) ratio MPC model based + ...
Model-based Policy Update model learning for trajectory optimization with Model Predictive Control：仅采取优化结果的第一个动作，减轻初始小误差长期放大的问题 其中planning部分满足下式，cost在RL中定义为-r(s_t,a_t)，可使用LQR等规划方法\min_{a_1,\cdots ,a_H}\sum_{t=1}^H{c\left( s_t,a_...
这个时候就发现,前面model based RL的优化目标,就变成一个和Q function相关的一个东西了,这就和model free方法联系上了。但是这个时候只能考虑折扣因子为0的情况。进一步,在goal conditioned value function里面再加一个planning horizon的参数ττ,定义一个和horizon有关的Q 这样一来,这个Q就表示给定τ步,这个agent...
lecture 10是在假设model已知的情况下进行的Planning相关算法,一般情况下model是未知的,该部分就是叙述如何通过learning的方式得到Model。Model一般有两种形式,一种是deterministic情况下的 ,另一种是stochastic情况下的 。 参考之前的强化学习一般范式中的三步骤,第一步是智能体与环境交互得到初始数据,第二步如果是Model-...
https://sites.google.com/view/polo-mpc https://arxiv.org/pdf/1811.01848.pdf IMPROVING MODEL-BASED CONTROL AND ACTIVE EXPLORATION WITH RECONSTRUCTION UNCERTAINTY OPTIMIZATION A PREPRINT Norman Di Palo∗ Sapienza University of Rome Rome, Italy normandipalo@gmail.com Harri Valpola Curious AI Helsinki...
In the comparison, the MPC uses a gray-box model and the RL agent uses a value-based algorithm implemented by an equivalent control formulation and for the same building test case taken from the Building Optimization Testing (BOPTEST) framework [16]. The BOPTEST framework is a new ...
出典シリーズ: 強化学習とモデル予測制御を用いた実用的な自律制御アルゴリズムの設計 非線形モデル予測制御を用いて、指令値軌道に遅れなく追従できる制御器を設計し、強化学習の方策と結合して問題な...
**应用背景：**MPC源于控制论，广泛应用于工业和机械控制等领域。Model-based RL源于机器学习，其应用...
planning 数据增强 白盒模型 Value-aware and Policy-aware Model Learning 在其他RL形式中的model-based方法 offline RL goal-conditioned RL multi-agent RL Meta RL 总结 这个系列主要记录一下感兴趣的一些强化学习方向的调研。 这篇用来记录一下model-based RL方向主流方法的调研,主要是根据上海交大张伟楠老师和南...
Model Based + MPC + Planning + RL相关 none发表于强化学习 Model-Based RL前沿追踪——以无法为有法,以无形为有形 OpenDILab浦策 强化学习方向调研(一)model-based RL 这个系列主要记录一下感兴趣的一些强化学习方向的调研。 这篇用来记录一下model-based RL方向主流方法的调研, 主要是根据上海交大张伟楠老师和...