Optimal Control at Large

Informazioni relative al progetto

OCAL

ID dell’accordo di sovvenzione: 787845

DOI

10.3030/787845

Progetto chiuso

Data della firma CE 28 Maggio 2018

Data di avvio 1 Novembre 2018

Data di completamento 31 Ottobre 2024

Finanziato da

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Costo totale

€ 2 497 058,00

Contributo UE

€ 2 497 058,00

Coordinato da

EIDGENOESSISCHE TECHNISCHE HOCHSCHULE ZUERICH
Switzerland

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Pubblicazioni

Peer reviewed articles (28)

Efficient sample selection for safe learning*

Autori: Marta Zagorowska, Efe C. Balta, Varsha Behrunani, Alisa Rupenyan, John Lygeros
Pubblicato in: IFAC-PapersOnLine, Numero 56, 2024, Pagina/e 10107-10112, ISSN 2405-8963
Editore: Elsevier
DOI: 10.1016/j.ifacol.2023.10.882

On the asymptotic behavior of the Douglas–Rachford and proximal-point algorithms for convex optimization

Autori: Goran Banjac, John Lygeros
Pubblicato in: Optimization Letters, 2021, ISSN 1862-4472
Editore: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s11590-021-01706-3

Data-driven optimal control with a relaxed linear program

Autori: Andrea Martinelli; Matilde Gargiani; John Lygeros
Pubblicato in: Automatica, 136, Numero 12, 2022, ISSN 0005-1098
Editore: Pergamon Press Ltd.
DOI: 10.3929/ethz-b-000519668

Distributionally Robust Chance Constrained Data-enabled Predictive Control

Autori: J. Coulson, J. Lygeros, F. Dörfler
Pubblicato in: IEEE Transactions on Automatic Control, 2021, ISSN 1558-2523
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/tac.2021.3097706

Semidecentralized Zeroth-Order Algorithms for Stochastic Generalized Nash Equilibrium Seeking

Autori: Suli Zou; John Lygeros
Pubblicato in: IEEE Transactions on Automatic Control, 68 (2), Numero 12, 2022, ISSN 1558-2523
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/tac.2022.3151225

On the Synthesis of Bellman Inequalities for Data-Driven Optimal Control

Autori: Martinelli, Andrea; Gargiani, Matilde; Lygeros, John
Pubblicato in: 60th Conference on Decision and Control (CDC 2021), Online, December 14-17, 2021, Numero 1, 2021, ISSN 2576-2370
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/cdc45484.2021.9683070

Two-Stage Dual Dynamic Programming with Application to Nonlinear Hydro Scheduling

Autori: Flamm, Benjamin; Eichler, Annika; id_orcid0000-0003-3282-3135; Warrington, Joseph; Lygeros, John; id_orcid0000-0002-6159-1962
Pubblicato in: IEEE Transactions on Control Systems Technology, 29 (1), Numero 7, 2021, ISSN 1558-0865
Editore: IEEE
DOI: 10.3929/ethz-b-000388081

The Nash Equilibrium With Inertia in Population Games

Autori: B. Gentile, D. Paccagnan, B. Ogunsula, Lygeros
Pubblicato in: IEEE Transactions on Automatic Control, Numero 66(12), 2021, Pagina/e 5742 - 5755, ISSN 1558-2523
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/tac.2020.3044007

Accelerated Point-wise Maximum Approach to Approximate Dynamic Programming

Autori: P.N. Beuchat, J. Warrington, J. Lygeros
Pubblicato in: IEEE Transactions on Automatic Control, Numero 4, 2021, ISSN 1558-2523
Editore: IEEE
DOI: 10.3929/ethz-b-000463046

Data‐enabled predictive control for quadcopters

Autori: E. Elokda, J. Coulson, P.N. Beuchat, J. Lygeros, F. Dörfler
Pubblicato in: International Journal of Robust and Nonlinear Control, Numero 2, 2021
Editore: Wiley
DOI: 10.1002/rnc.5686

An Extended Kalman Filter for Data-Enabled Predictive Control

Autori: Daniele Alpago; Florian Dorfler; John Lygeros
Pubblicato in: IEEE Control Systems Letters, 4 (4), Numero 4, 2020, ISSN 2475-1456
Editore: IEEE
DOI: 10.3929/ethz-b-000425063

Learning Q-function approximations for hybrid control problems

Autori: Sandeep Menta, Joseph Warrington, John Lygeros, Manfred Morari
Pubblicato in: IEEE Control Systems Letters, Numero vol. 6, 2021, Pagina/e 1-1, ISSN 2475-1456
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/lcsys.2021.3094764

A Distributed Algorithm For Almost-Nash Equilibria of Average Aggregative Games With Coupling Constraints

Autori: Francesca Parise; Basilio Gentile; John Lygeros
Pubblicato in: IEEE Transactions on Control of Network Systems, 7 (2), Numero 8, 2019, ISSN 2325-5870
Editore: IEEE CONTROL SYSTEMS SOCIETY
DOI: 10.3929/ethz-b-000424125

Inexact GMRES Policy Iteration for Large-Scale Markov Decision Processes

Autori: Matilde Gargiani, Dominic Liao-McPherson, Andrea Zanelli, John Lygeros
Pubblicato in: IFAC-PapersOnLine, Numero 56, 2024, Pagina/e 11249-11254, ISSN 2405-8963
Editore: Elsevier
DOI: 10.1016/j.ifacol.2023.10.316

Dynamic Programming Through the Lens of Semismooth Newton-Type Methods

Autori: M. Gargiani; A. Zanelli; D. Liao-McPherson; T. H. Summers; J. Lygeros
Pubblicato in: IEEE Control Systems Letters, Numero 6, 2022, ISSN 2475-1456
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/lcsys.2022.3181213

GPU acceleration of ADMM for large-scale quadratic programming

Autori: M. Schubiger, G. Banjac, and J. Lygeros
Pubblicato in: Journal of Parallel and Distributed Computing, 2020, ISSN 0743-7315
Editore: Academic Press

Performance Guarantees for Model-Based Approximate Dynamic Programming in Continuous Spaces

Autori: Paul Nathaniel Beuchat, Angelos Georghiou, John Lygeros
Pubblicato in: IEEE Transactions on Automatic Control, Numero 65/1, 2020, Pagina/e 143-158, ISSN 0018-9286
Editore: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/TAC.2019.2906423

Two-Stage Dual Dynamic Programming With Application to Nonlinear Hydro Scheduling

Autori: Benjamin Flamm, Annika Eichler, Joseph Warrington, John Lygeros
Pubblicato in: IEEE Transactions on Control Systems Technology, Numero 29/1, 2021, Pagina/e 96-107, ISSN 1063-6536
Editore: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tcst.2019.2961645

On the minimal displacement vector of the Douglas–Rachford operator

Autori: Banjac, Goran; id_orcid0000-0001-6038-1587
Pubblicato in: Operations Research Letters, 49 (2), Numero 7, 2021, ISSN 0167-6377
Editore: Elsevier BV
DOI: 10.3929/ethz-b-000465833

Automatic Scenario Generation for Robust Optimal Control Problems*

Autori: M. Zagorowska, P. Falugi, E. O'Dwyer, E.C. Kerrigan
Pubblicato in: IFAC-PapersOnLine, Numero 56, 2024, Pagina/e 1229-1234, ISSN 2405-8963
Editore: Elsevier
DOI: 10.1016/j.ifacol.2023.10.1743

Passivity-Based Decentralized Control for Discrete-Time Large-Scale Systems

Autori: Ahmed Aboudonia, Andrea Martinelli, John Lygeros
Pubblicato in: IEEE Control Systems Letters, Numero 5/6, 2021, Pagina/e 2072-2077, ISSN 2475-1456
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/lcsys.2020.3046967

Distributed Model Predictive Control with Reconfigurable Terminal Ingredients for Reference Tracking

Autori: Ahmed Aboudonia; Annika Eichler; Francesco Cordiano; Goran Banjac; John Lygeros
Pubblicato in: IEEE Transactions on Automatic Control, 67 (11), Numero 3, 2022, ISSN 1558-2523
Editore: IEEE
DOI: 10.48550/arxiv.2007.00427

Joint Chance Constrained Optimal Control via Linear Programming

Autori: Niklas Schmid, Marta Fochesato, Tobias Sutter, John Lygeros
Pubblicato in: IEEE Control Systems Letters, Numero 8, 2024, Pagina/e 736-741, ISSN 2475-1456
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/lcsys.2024.3403470

Data-Driven Optimal Control of Affine Systems: A Linear Programming Perspective

Autori: Andrea Martinelli; Matilde Gargiani; Marina Draskovic; John Lygeros
Pubblicato in: IEEE Control Systems Letters, 6, 2022, ISSN 2475-1456
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/lcsys.2022.3180898

Robust Data-Enabled Predictive Control: Tractable Formulations and Performance Guarantees

Autori: Linbin Huang; Jianzhe Zhen; John Lygeros; Florian Dörfler
Pubblicato in: IEEE Transactions on Automatic Control, Numero 12, 2023, ISSN 1558-2523
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/tac.2023.3241282

Degradation-aware data-enabled predictive control of energy hubs

Autori: Varsha Behrunani, Marta Zagorowska, Mathias Hudoba de Badyn, Francesco Ricca, Philipp Heer, John Lygeros
Pubblicato in: Journal of Physics: Conference Series, Numero 2600, 2023, Pagina/e 072006, ISSN 1742-6588
Editore: Institute of Physics
DOI: 10.1088/1742-6596/2600/7/072006

Online Linear Quadratic Tracking With Regret Guarantees

Autori: Aren Karapetyan, Diego Bolliger, Anastasios Tsiamis, Efe C. Balta, John Lygeros
Pubblicato in: IEEE Control Systems Letters, Numero 7, 2024, Pagina/e 3950-3955, ISSN 2475-1456
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/lcsys.2023.3345809

Parallel and Flexible Dynamic Programming Via the Mini-Batch Bellman Operator

Autori: Gargiani, Matilde; Martinelli, Andrea; Martinez, Max Ruts; Lygeros, John
Pubblicato in: IEEE Transactions on Automatic Control, Numero 12, 2023, ISSN 1558-2523
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/tac.2023.3270060

Conference proceedings (17)

Online Computation of Terminal Ingredients in Distributed Model Predictive Control for Reference Tracking

Autori: Aboudonia, Ahmed; Banjac, Goran; Eichler, Annika; Lygeros, John
Pubblicato in: 2022 European Control Conference (ECC), Numero 1, 2022
Editore: IEEE
DOI: 10.23919/ecc55457.2022.9838088

Scenario-based Stochastic MPC for systems with uncertain dynamics

Autori: Micheli, Francesco; Lygeros, John
Pubblicato in: 2022 European Control Conference (ECC), Numero 1, 2022
Editore: IEEE
DOI: 10.23919/ecc55457.2022.9838080

Data-driven distributionally robust MPC for systems with uncertain dynamics

Autori: Micheli, Francesco; Summers, Tyler; Lygeros, John; id_orcid0000-0002-6159-1962
Pubblicato in: 2022 IEEE 61st Conference on Decision and Control (CDC), Numero 1, 2022
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/cdc51059.2022.9992469

Efficient performance bounds for primal-dual reinforcement learning from demonstrations

Autori: Angeliki Kamoutsi, Goran Banjac, John Lygeros
Pubblicato in: International Conference on Machine Learning (ICML), 2021
Editore: Proceedings of Machine Learning Research

Reconfigurable Plug-and-play Distributed Model Predictive Control for Reference Tracking

Autori: Aboudonia, Ahmed; Martinelli, Andrea; Hoischen, Nicolas; Lygeros, John
Pubblicato in: IEEE Conference on Decision and Control (CDC), 2022, Numero 1, 2022
Editore: IEEE
DOI: 10.3929/ethz-b-000591436

Constrained Optimal Tracking Control of Unknown Systems: A Multi-Step Linear Programming Approach *

Autori: Alexandros Tanzanakis, John Lygeros
Pubblicato in: 2020 59th IEEE Conference on Decision and Control (CDC), 2020, Pagina/e 2455-2462, ISBN 978-1-7281-7447-1
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/cdc42340.2020.9304315

Probabilistic Reachability and Invariance Computation of Stochastic Systems using Linear Programming

Autori: Schmid, Niklas; Lygeros, John; id_orcid0000-0002-6159-1962
Pubblicato in: IFAC-PapersOnLine, 56 (2), Numero 4, 2023
Editore: Elsevier
DOI: 10.3929/ethz-b-000616709

Implications of Regret on Stability of Linear Dynamical Systems

Autori: Karapetyan, Aren; Tsiamis, Anastasios; id_orcid0000-0002-7935-7541; Balta, Efe C.; Iannelli, Andrea; id_orcid0000-0002-1865-6978; Lygeros, John; id_orcid0000-0002-6159-1962
Pubblicato in: 22nd IFAC World Congress, Numero 4, 2023
Editore: Elsevier
DOI: 10.3929/ethz-b-000616540

Data-driven control of unknown systems: a linear programming approach

Autori: A. Tanzanakis, J. Lygeros
Pubblicato in: IFAC-PapersOnLine, 53 (2), 2020, ISSN 2405-8963
Editore: Elsevier
DOI: 10.3929/ethz-b-000461397

Control of networked systems by clustering: the degree of freedom concept

Autori: A. Martinelli, J. Lygeros
Pubblicato in: IFAC-PapersOnLine, 53 (2), 2020, ISSN 2405-8963
Editore: Elsevier
DOI: 10.3929/ethz-b-000461396

Learning solutions to hybrid control problems using Benders cuts

Autori: S. Menta, J. Warrington, J. Lygeros, and M. Morari
Pubblicato in: Learning for Dynamics and Control (L4DC), 2020
Editore: -

A data-driven policy iteration scheme based on linear programming

Autori: G. Banjac, J. Lygeros
Pubblicato in: IEEE Conference on Decision and Control (CDC), 2019, ISSN 2576-2370
Editore: IEEE

Stochastic convex optimization for provably efficient apprenticeship learning,

Autori: A. Kamoutsi, G. Banjac, J. Lygeros
Pubblicato in: NeurIPS 2019 Optimization Foundations for Reinforcement Learning Workshop, 2019
Editore: -

Policy Iteration for Multiplicative Noise Output Feedback Control

Autori: Gravell, Benjamin; Gargiani, Matilde; Lygeros, John; Summers, Tyler H.
Pubblicato in: 2022 IEEE 61st Conference on Decision and Control (CDC), Numero 1, 2022
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/cdc51059.2022.9993098

Quadratic Regularization of Data-Enabled Predictive Control: Theory and Application to Power Converter Experiments

Autori: L. Huang, J. Zhen, J. Lygeros, F. Dörfler
Pubblicato in: 19th IFAC Symposium on System Identification, SYSID 2021, 2021
Editore: Elsevier
DOI: 10.1016/j.ifacol.2021.08.357

PAGE-PG: A Simple and Loopless Variance-Reduced Policy Gradient Method with Probabilistic Gradient Estimation

Autori: Matilde Gargiani, Andrea Zanelli, Andrea Martinelli, Tyler Summers, John Lygeros
Pubblicato in: Proceedings of the 39th International Conference on Machine Learning, Numero 1, 2022
Editore: PMLR
DOI: 10.3929/ethz-b-000592386

Game Theoretic Stochastic Energy Coordination under A Distributed Zeroth-order Algorithm

Autori: Y. Chen, S. Zou and J. Lygeros
Pubblicato in: IFAC-PapersOnLine, 53 (2), 2020, ISSN 2405-8963
Editore: Elsevier
DOI: 10.3929/ethz-b-000462601

Thesis and dissertations (1)

Control of Large-Scale Discrete-Time Systems - Dissipativity, Optimality, and Learning

Autori: Martinelli, Andrea; id_orcid0000-0003-3206-9814
Pubblicato in: Doctoral Thesis ETH Zurich, Numero 1, 2024
Editore: ETH Zurich
DOI: 10.3929/ethz-b-000672179