Leveraging Control Inputs to Enforce Constraints in Differential Dynamic Programming for Nonlinear Optimization*
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Differential Dynamic Programming (DDP) has become a popular strategy for optimizing nonlinear dynamic systems due to its algorithmic efficiency and precision in complex control tasks. The goal to integrate inequality constraints into DDP has sparked considerable interest, aiming to extend its utility to more demanding situations with strict operational constraints. This study provides an extension to the conventional control-limited DDP framework, introducing a methodology that leverages control inputs during the backward pass to incorporate inequality constraints. Our methodology enhances the efficiency of DDP and expedites its convergence in a variety of scenarios. We present our method in two variants: the first handles inequality constraints that are functions of both state and control variables, and the second leverages the concept of relative degree from nonlinear control theory to handle inequality constraints that are solely dependent on state variables. Through simulations on an inverted pendulum and a nonholonomic 2D car, we benchmark our approach against established methods such as Constrained DDP (CDDP) and primal-dual interior-point DDP (IPDDP). The results showcase our method’s superior convergence rate and trajectory efficiency, particularly highlighting the efficacy of employing control inputs for constraint enforcement.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle