基于矩的模糊集下的分布鲁棒后悔最优控制

本文可能提出了一种新的最优控制方法，重点关注对潜在概率分布不确定性的鲁棒性。使用“基于矩的模糊集”表明了一种量化和管理这种不确定性的方法。“分布鲁棒”一词意味着即使在数据分布发生变化的情况下，算法的性能也能得到保证。“后悔最优控制”表明该算法旨在最小化其性能与事后最佳可能性能之间的差异。这是一篇高度技术性的论文，可能针对控制理论、优化和机器学习领域的研究人员。