Controlul adaptiv optim și jocurile diferențiale prin principiile învățării prin întărire

Titlul original:

Optimal Adaptive Control and Differential Games by Reinforcement Learning Principles

Conținutul cărții:

Controlerele adaptive și controlerele optime sunt două metode distincte de proiectare a sistemelor de control automat.

Regulatoarele adaptive învață online, în timp real, cum să controleze sistemele, dar nu oferă performanțe optime, în timp ce regulatoarele optime trebuie proiectate offline, folosind cunoștințele complete ale dinamicii sistemelor. Această carte prezintă modul în care programarea dinamică aproximativă - o tehnică de învățare automată de întărire care este motivată de mecanismele de învățare din sistemele biologice și animale - poate fi utilizată pentru a proiecta o familie de algoritmi de control optim adaptiv care converg în timp real către soluții de control optim prin măsurarea datelor de-a lungul traiectoriilor sistemului.

Cartea descrie, de asemenea, modul de utilizare a metodelor de programare dinamică aproximativă pentru rezolvarea online a jocurilor diferențiale cu mai mulți jucători. Jocurile diferențiale s-au dovedit a fi importante în controlul robust Hinfinity pentru respingerea perturbațiilor și în coordonarea activităților între mai mulți agenți în echipe în rețea. Această carte se concentrează asupra sistemelor cu timp continuu, ale căror modele dinamice pot fi derivate direct din principii fizice bazate pe dinamica hamiltoniană sau lagrangiană.

Pe parcursul cărții sunt oferite exemple de simulare și sunt descrise mai multe metode care nu necesită informații complete privind dinamica stării. Optimal Adaptive Control and Differential Games by Reinforcement Learning Principles este o completare esențială pentru bibliotecile inginerilor mecanici, electrici și aerospațiali care lucrează în proiectarea sistemelor de control cu reacție.