Интернет конференция по проблемам теории и практики управленияНазвание: Методы интеллектуального управления робототехническими и мехатронными системами. Обзор
Автор: Юлия Сергеевна Зайцева
Соавторы:
Зайцева Юлия Сергеевна
Аннотация:
Исусственный интеллект стремительно завоевывает все больше областей для применения, успешно справляясь с задачами, поставленными инженерами-проектировщиками. Закономерно, что сложные задачи управления требуют новых современных решений. В этом обзоре представлены не только последние разработки по управлению мехатронными системами, но и показана связь методов классической теории автоматического управления и машинного обучения. Читателю кратко описаны такие известные методы классической теории управления как оптимизация, адаптация, нечеткая логика, на фундаменте которых расположились искусственные нейронные сети и обучение с подкреплением, а также представлены последние достижения по применению интеллектуального управления для ряда актуальных задач в различных областях техники. Проведенный анализ литературы показывает, что будующие исследования направлены на все большую степень автоматизации и автономии объектов управления, а их свойства и характер функционирования должны приблизиться к человеческим очертаниям интеллекта.
Ключевые слова:
искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, оптимизация, адаптация
Автор: Юлия Сергеевна Зайцева
Соавторы:
Зайцева Юлия Сергеевна
Аннотация:
Исусственный интеллект стремительно завоевывает все больше областей для применения, успешно справляясь с задачами, поставленными инженерами-проектировщиками. Закономерно, что сложные задачи управления требуют новых современных решений. В этом обзоре представлены не только последние разработки по управлению мехатронными системами, но и показана связь методов классической теории автоматического управления и машинного обучения. Читателю кратко описаны такие известные методы классической теории управления как оптимизация, адаптация, нечеткая логика, на фундаменте которых расположились искусственные нейронные сети и обучение с подкреплением, а также представлены последние достижения по применению интеллектуального управления для ряда актуальных задач в различных областях техники. Проведенный анализ литературы показывает, что будующие исследования направлены на все большую степень автоматизации и автономии объектов управления, а их свойства и характер функционирования должны приблизиться к человеческим очертаниям интеллекта.
Ключевые слова:
искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, оптимизация, адаптация