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stochastic control
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新的TRSOC方法通过KL散度增强最优控制
研究人员开发了一种名为轨迹正则化随机最优控制（TRSOC）的新方法，该方法通过引入Kullback--Leibler散度来增强标准的随机最优控制。该散度衡量受控轨迹分布与参考轨迹分布之间的差异，有效地作为漂移失配的惩罚。该方法保持了动态规划结构，并导致修改后的运行成本。实验表明，在性能和对参考动力学（包括从离线数据中学到的动力学）的遵循之间存在可调的权衡。
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新研究通过随机最大值原理构建伴随匹配
一篇题为“Adjoint Matching through the Lens of the Stochastic Maximum Principle in Optimal Control”的新研究论文，由Jiequn Han撰写，严格推导并推广了随机最优控制问题的伴随匹配方法。该工作构建了一个哈密顿伴随匹配目标，并证明了其与Hamilton-Jacobi-Bellman平稳性条件的关系。对于扩散项与状态和控制无关的情况，该论文恢复了先…