半正定値計画問題を用いたQ-learning に基づく適応線形2次規範最適レギュレータ

カテゴリ：部門大会

論文No：TC11-1-1

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Adative Linear Quadratic Optimal Regulator based on Q-learning via Semidefinite Programming

著者名：前田 薫（東京都立大学）,Virgiani Vina Putri（東京都立大学）,増田 士朗（東京都立大学）,豊田 充（長岡技術科学大学）

著者名(英語)： Kaoru Maeda (Tokyo Metropolitan University),Vina Putri Virgiani (Tokyo Metropolitan University),Shiro Masuda (Tokyo Metropolitan University),Mitsuru Toyoda (Nagaoka University of Technology)

キーワード：適応制御,Q学習,線形2次規範最適レギュレータ線形2次規範最適レギュレータ,Adaptive control,Q-learning,Linear Quadratic Optimal Regulator

要約(日本語)：LQ(線形2次規範)最適レギュレータにおいて，状態量と操作量に2次形式の和を報酬とするQ-learning 手法を用いて適応LQ(線形2次規範)最適レギュレータを構成することができる．この手法では，システムから計測された状態量を用いてQ関数を推定することが行われているが，先行研究ではパラメータに線形な推定式を導出するため，状態量の2次式からなる回帰ベクトルを構成する．これに対し，本研究ではQ関数の推定に半正定値問題を導入する手法を提案する．提案法では，Q関数の正定値性を陽に保証きるうえ，状態量の2次式の計算による計算誤差の拡大を防ぐことが期待できる．

本誌掲載ページ：422-425p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：211Kバイト