參考 有模型的強化學習 LQR 和 iLQR ...
LQR直接通過backward和forward 過程給出最控制率和軌跡,而iLQR初始化一條軌跡,然后用LQR動態優化這條軌跡,直到找到最優解 LQR是在環境線性化模型 cost function二次型情況下進行的,可能不能表示真是環境的情況 於是,近似於數值優化中的思路,iLQR是將環境一階線性化,cost function 二階泰勒近似,然后利用LQR求極值,在新極值的條件下, 再次將環境一階 ...
2020-11-11 11:19 0 611 推薦指數:
參考 有模型的強化學習 LQR 和 iLQR ...
新的“A”變成着了這樣:Ac = A - KB 基於對象:狀態空間形式的系統 能量函數J:也稱之為目標函數 Q:半正定矩陣,對角陣(允許對角元素出現0) R:正定矩陣,QR其實就是權重 下面這段話可能會加深對LQR的理解: 當x是一維的,J就變成 我們的目的 ...
mathworks社區中的這個資料還是值得一說的。 我們從幾個角度來解析兩者關系,簡單的說就是MPC是帶了約束的LQR. 在陳虹模型預測控制一書中P20中,提到在目標函數中求得極值的過過程中,相當於對輸出量以及狀態量相當於加的軟約束 而模型預測控制與LQR中其中不同的一點 ...
一、啟動訓練的命令 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=NUM_GPUS_YOU_HAVE train.py ...
前言 Apollo中用到了PID、MPC和LQR三種控制器,其中,MPC和LQR控制器在狀態方程的形式、狀態變量的形式、目標函數的形式等有諸多相似之處,因此結合自己目前了解到的信息,將兩者進行一定的比較。 MPC( Model predictive control, 模型預測控制 ...
Dataparallel 和 DataparallelDistributed 的區別 一、Dataparallel(DP) 1.1 Dartaparallel 的使用方式 Dataparalle ...
已知: 令: 則: 以上三式成立 具體步驟: 狀態量最后一行加入“上一時刻的控制量”; A,B根據上述方法變形; Q,R增加維 ...
[源碼解析] PyTorch 分布式(17) --- 結合DDP和分布式 RPC 框架 目錄 [源碼解析] PyTorch 分布式(17) --- 結合DDP和分布式 RPC 框架 0x00 摘要 0x00 綜述 0x01 啟動 ...