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 U
Model Predictive Control（MPC）依赖可回滚的仿真器，应用范围受限。结合模型基于与规划策略，可以实现性能超越模型自由方法的结果。MPC结合强化学习，如AlphaZero和Muzero，展示了模型预测控制与强化学习集成的有效性。TD-MPC结合了TD（Temporal Difference）学习与MPC，解决了传统MPC仅考虑H步展望的问题，通过...
**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，其应用背...
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-...
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 ...
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...
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_...
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intuition 是, 尽管我们在上述 planning 中会给出整个动作序列, 但是在我们采取一些动作后, 我们有了新的观测, 有可能我们偏离了我们的预期 (这是很有可能的, 因为我们学习的 model 不等于真实 dynamic), 就可以基于观测结果重新生成 plan, 这就是 model-based RL version 1.5 (Model Predictive ControlMPC) 的...
相似之处**预测和优化：**MPC和Model-based RL都依赖于对未来状态的预测，并基于这些预测来优化控制...