Розмір шрифта:
Оптимальне керування нелінійним об'єктом із за-стосуванням машинного навчання
Остання редакція: 2024-04-24
Анотація
Проведено аналіз методів оптимального контролю та керування нелінійним об’єктом, що базується на застосуванні машинного навчання. Визначено ефективність обраних методів для побудови моделі.
Ключові слова
Нелінійний об'єкт; машинне навчання; керування системами; адаптивне управління; глибинне навчання; математичне моделювання; контролер; nonlinear object; machine learning; system control; adaptive control; deep learning; mathematical modeling; controller;
Посилання
- I. Carlucho et al.(2017) Incremental q-learning strategy for adaptive pid control of mobile robots
- W. He (2015) Adaptive neural network control of an uncertain robot with full-state constraints
- Q. Guo (2019) Neural adaptive backstepping control of a robotic manipulator with prescribed performance constraint
- Cheng (2019) Real-time control for fuel-optimal moon landing based on an interactive deep reinforcement learning algorithm
- S. Yin (2020) Low-thrust spacecraft trajectory optimization via a dnn-based method
- M. Maggioni, J.M. Murphy (2019) Learning by Unsupervised Nonlinear Diffusion
- F. Lewis, S. Jagannathan, and A. Yesildirak, Neural Network Control of Robot Manipulators and Non-Linear Systems. Philadelphia , PA: CRC press, 2020.
Повний текст:
PDF