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BriefGPT - AI 论文速递
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2023-08-16T00:00:00Z
线性动力学的在线控制:基于数据驱动的方法
💡
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。
📝
内容提要
该研究探讨了在线控制未知动态的时变线性系统,并通过悔恨界证明了其困难性。提出了针对干扰响应策略的高效算法,具有更强的适应性悔恨界。
🎯
关键要点
研究在线控制未知动态的时变线性系统。
在非随机控制模型下,证明该设置比未知时不变或已知时变动态的设置更具困难性。
给出了算法上界,常见的策略类包括 SLS、Youla 和线性反馈策略。
提出了针对干扰响应策略类的高效算法。
证明该算法具有时间变化系统所需的更强适应性悔恨界。
🏷️
标签
在线控制
干扰响应策略
悔恨界
时变线性系统
适应性
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