Интернет конференция по проблемам теории и практики управления

Название: Построение управления на основе Q-обучения с независимым шагом дискретизации
Автор: Даниил Девяткин
Аннотация:
В статье исследуется стратегия управления нелинейными системами на основе независимого Q-обучения. Особенностью работы является то, что предложенный метод реализует принцип управления нелинейной системой на основе измеренных данных, полученных от её линейной аппроксимации, формируя закон управления без априорного знания точной математической модели объекта. Еще одной особенностью предложенного подхода является разделение частот дискретизации: шаг обновления управления намеренно увеличен относительно шага интегрирования динамики для проверки устойчивости алгоритма в критических режимах. Результаты сравниваются с производительностью модельно предиктивного управления (MPC). Сравнивается эффективность алгоритмов стабилизации нелинейной системы, а также их устойчивость к большим шагам дискретизации. Кроме того, был проведен анализ значимости результатов на примере системы двухколёсного робота балансира, подтверждающий преимущество подхода, основанного на обучении с подкреплением.
Ключевые слова:
обучаемое управление, управления на основе данных, Q-обучение, нелинейные системы

Название: Построение управления на основе Q-обучения с независимым шагом дискретизации
Автор: Даниил Девяткин
Аннотация:
В статье исследуется стратегия управления нелинейными системами на основе независимого Q-обучения. Особенностью работы является то, что предложенный метод реализует принцип управления нелинейной системой на основе измеренных данных, полученных от её линейной аппроксимации, формируя закон управления без априорного знания точной математической модели объекта. Еще одной особенностью предложенного подхода является разделение частот дискретизации: шаг обновления управления намеренно увеличен относительно шага интегрирования динамики для проверки устойчивости алгоритма в критических режимах. Результаты сравниваются с производительностью модельно предиктивного управления (MPC). Сравнивается эффективность алгоритмов стабилизации нелинейной системы, а также их устойчивость к большим шагам дискретизации. Кроме того, был проведен анализ значимости результатов на примере системы двухколёсного робота балансира, подтверждающий преимущество подхода, основанного на обучении с подкреплением.
Ключевые слова:
обучаемое управление, управления на основе данных, Q-обучение, нелинейные системы

Название: Построение управления на основе Q-обучения с независимым шагом дискретизации
Автор: Даниил Девяткин
Аннотация:
В статье исследуется стратегия управления нелинейными системами на основе независимого Q-обучения. Особенностью работы является то, что предложенный метод реализует принцип управления нелинейной системой на основе измеренных данных, полученных от её линейной аппроксимации, формируя закон управления без априорного знания точной математической модели объекта. Еще одной особенностью предложенного подхода является разделение частот дискретизации: шаг обновления управления намеренно увеличен относительно шага интегрирования динамики для проверки устойчивости алгоритма в критических режимах. Результаты сравниваются с производительностью модельно предиктивного управления (MPC). Сравнивается эффективность алгоритмов стабилизации нелинейной системы, а также их устойчивость к большим шагам дискретизации. Кроме того, был проведен анализ значимости результатов на примере системы двухколёсного робота балансира, подтверждающий преимущество подхода, основанного на обучении с подкреплением.
Ключевые слова:
обучаемое управление, управления на основе данных, Q-обучение, нелинейные системы