KI und die schwierigen Probleme der Welt · Theoretische Informatik · arXiv · 2026-10-22
Adaptive Gitterverfeinerung für optimale Rückführungsregelung
Originaltitel: Adaptive Grid Refinement for Optimal Feedback Control
Die Arbeit befasst sich mit der Lösung der Hamilton-Jacobi-Bellman-PDE zur Gewinnung optimaler Rückführungsregelung, wobei feste Gittermethoden komplexe Details der Lösung möglicherweise nicht erfassen können. Ein auf Reinforcement Learning basierender Algorithmus verfeinert das Gitter dynamisch: Er schafft eine höhere Knotendichte in Regionen mit großem Diskretisierungsfehler und verringert zugleich die Knotenzahl. Ziel ist eine höhere Lösungsgenauigkeit bei optimierter Nutzung der Rechenressourcen.