arXiv eess.SY 系统与控制· Nicolas Hoischen, Petar Bevanda, Stefan Sosnowski, Sandra Hirche, Boris Houska·2026-10-12 12:00· 13 小时前精选AI 评分47

RKHS 中的数据驱动随机最优控制方法

Data-Driven Stochastic Optimal Control in Reproducing Kernel Hilbert Spaces

AI 导读

论文提出一种全数据驱动的随机最优控制方法，用于动力学与阶段代价均未知的非线性 control-affine 系统，仅给定控制惩罚函数与约束。

推荐理由

论文把状态概率密度嵌入 RKHS 做算子回归，HJB 递推随状态维度线性扩展，可作为非线性最优控制的求解思路参考。