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Linear--Quadratic--Gaussian
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用于控制未知线性系统的新PAC-Bayes框架
本文介绍了一个PAC-Bayes框架，该框架旨在为未知的随机线性离散时间系统学习控制器。该研究提供了控制器性能的数据相关界限，并提出了具有理论保证的新学习算法。这些算法适用于有限和无限控制器空间，并在特定场景下提供与LQG控制器相当的性能。
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新AI框架MF-PID统一生成模型和多智能体控制
研究人员推出了一种新颖的框架——均值场路径积分扩散（MF-PID），该框架将生成的样本视为通过群体统计信息进行协调的交互式智能体。这种方法将概率质量传输转化为随机最优传输问题，从而统一了生成模型和多智能体控制。MF-PID在特定领域展现了有效性，包括线性二次高斯（Linear-Quadratic-Gaussian）基准测试和高斯混合模型（Gaussian-mixture）领域，并在能源系统需求响应控制等应用中显示出潜力。