Sterowanie oparte na uczeniu się: Samouczek i kilka najnowszych wyników

Opinie czytelników

Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 2 głosach.

Oryginalny tytuł:

Learning-Based Control: A Tutorial and Some Recent Results

Zawartość książki:

Niedawny sukces uczenia ze wzmocnieniem i powiązanych metod można przypisać kilku kluczowym czynnikom. Po pierwsze, jest ono napędzane sygnałami nagrody uzyskiwanymi poprzez interakcję ze środowiskiem. Po drugie, jest ściśle związane z ludzkim zachowaniem uczenia się. Po trzecie, ma solidne podstawy matematyczne. Niemniej jednak, konwencjonalna teoria uczenia ze wzmocnieniem wykazuje pewne niedociągnięcia, szczególnie w środowisku ciągłym lub przy rozważaniu stabilności i odporności kontrolowanego procesu.

W niniejszej monografii autorzy opierają się na Reinforcement Learning, aby przedstawić oparte na uczeniu się podejście do kontrolowania systemów dynamicznych z danych w czasie rzeczywistym i dokonać przeglądu niektórych głównych osiągnięć w tej stosunkowo młodej dziedzinie. Czyniąc to, autorzy opracowują ramy dla teorii sterowania opartej na uczeniu się, która pokazuje, jak uczyć się bezpośrednio nieoptymalnych kontrolerów z danych wejściowo-wyjściowych.

Istnieją trzy główne wyzwania związane z rozwojem kontroli opartej na uczeniu się. Po pierwsze, istnieje potrzeba uogólnienia istniejących metod rekurencyjnych. Po drugie, jako podstawowa różnica między sterowaniem opartym na uczeniu się a uczeniem ze wzmocnieniem, stabilność i odporność są ważnymi kwestiami, którymi należy się zająć w przypadku systemów inżynieryjnych o krytycznym znaczeniu dla bezpieczeństwa, takich jak samojezdne samochody. Po trzecie, wydajność danych algorytmów uczenia ze wzmocnieniem musi być uwzględniona w systemach inżynieryjnych o krytycznym znaczeniu dla bezpieczeństwa.

Niniejsza monografia zapewnia czytelnikowi przystępny elementarz na temat nowego kierunku w teorii sterowania, który wciąż jest w powijakach, a mianowicie teorii sterowania opartej na uczeniu się, która jest ściśle związana z literaturą bezpiecznego uczenia się ze wzmocnieniem i adaptacyjnego programowania dynamicznego.