Signal Temporal Logic Meets Convex-Concave Programming: A Structure-Exploiting SQP Algorithm for STL Specifications

要約

この研究では、信号時相論理 (STL) 仕様の制御問題を検討します。
従来の研究では、実行可能な時間枠内でこの問題に対処し、逐次二次計画法 (SQP) 手法を単純に適用することで問題を解決するために、平滑化手法が採用されてきました。
ただし、このアプローチの欠点の 1 つは、解が仕様を満たさない極小値に陥りやすいことです。
この研究では、凸凹手順 (CCP) に基づいた、CCP ベースの SQP と呼ばれる新しい最適化手法を提案します。
私たちのフレームワークには、ロバスト性関数を一連の制約に分解する新しいロバスト性分解方法が含まれており、その結果、効率的に解決できる凸型差分 (DC) プログラムの形式が得られます。
この DC プログラムを、仕様の選言部分のみを近似することにより、二次プログラムとして逐次的に解きます。
私たちの実験結果は、私たちの方法が堅牢性と計算時間の両方の点で最先端の SQP 方法と比較して優れたパフォーマンスを持っていることを示しています。

要約(オリジナル)

This study considers the control problem with signal temporal logic (STL) specifications. Prior works have adopted smoothing techniques to address this problem within a feasible time frame and solve the problem by applying sequential quadratic programming (SQP) methods naively. However, one of the drawbacks of this approach is that solutions can easily become trapped in local minima that do not satisfy the specification. In this study, we propose a new optimization method, termed CCP-based SQP, based on the convex-concave procedure (CCP). Our framework includes a new robustness decomposition method that decomposes the robustness function into a set of constraints, resulting in a form of difference of convex (DC) program that can be solved efficiently. We solve this DC program sequentially as a quadratic program by only approximating the disjunctive parts of the specifications. Our experimental results demonstrate that our method has a superior performance compared to the state-of-the-art SQP methods in terms of both robustness and computational time.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google