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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了非线性随机最优控制问题，采用KL最小化方法和近似推理技术进行优化控制计算。研究内容包括线性二次控制问题、鲁棒LQG控制器的样本复杂度、攻击模型对LQG学习者的影响，以及量子LQG控制问题的物理可实现性，提出了多种控制算法和理论保证，以提高对强化学习控制系统安全威胁的认识。
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关键要点
- 文章利用 KL 最小化问题表述非线性随机最优控制问题，应用近似推理方法进行优化控制计算。
- 研究了确定性等价控制器在未知传递动态的线性二次控制问题中的性能，提供了新的微扰界限。
- 建立了鲁棒 LQG 控制器的样本复杂度界限，针对部分观察的线性二次高斯问题进行研究。
- 提出了一种攻击模型，展示了通过篡改成本信号来欺骗 LQG 学习者的可能性。
- 探讨了量子 LQG 控制问题的物理可实现性，提出了基于交替投影算法的控制器设计方法。
- 介绍了一种新的无模型算法和基于最大熵的强化学习方法，探讨了未来研究方向。
- 提出基于概率模型预测控制的 RL 框架，以减少与环境的相互作用次数，优化控制序列。
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延伸问答
KL最小化方法在控制系统中的应用是什么？
KL最小化方法用于表述非线性随机最优控制问题，并通过近似推理方法进行优化控制计算。
鲁棒LQG控制器的样本复杂度界限是什么？
鲁棒LQG控制器的样本复杂度界限是针对部分观察的线性二次高斯问题进行研究的结果。
攻击模型如何影响LQG学习者？
攻击模型通过篡改成本信号来欺骗LQG学习者，可能导致学习到“恶意”策略。
量子LQG控制问题的物理可实现性如何？
量子LQG控制问题的物理可实现性通过提出完全量子化植物输出信号的控制器设计问题来探讨。
如何减少与环境的相互作用次数？
可以通过基于概率模型预测控制的RL框架来减少与环境的相互作用次数，使用高斯过程学习概率转换模型。
无模型算法在控制系统中的优势是什么？
无模型算法通过将控制问题转化为专家预测问题，提供了简单通用的实现，具有多项理论保证和良好的性能。
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