Output Feedback Reinforcement Learning Control for Linear Systems - Couverture souple

Zongli Lin, Lin; Syed Ali Asad Rizvi, Rizvi

Couverture souple

ISBN 10 : 3031158598 ISBN 13 : 9783031158599

Editeur : Birkhauser, 2022

Synopsis

Cette monographie explore l'analyse et la conception de systèmes de contrôle optimaux sans modèle basés sur la théorie de l'apprentissage par renforcement (RL), présentant de nouvelles méthodes qui surmontent les défis récents rencontrés par RL. De nouveaux développements dans la conception d'algorithmes RL efficaces pour les données des capteurs sont démontrés qui non seulement réduisent les besoins des capteurs grâce à la rétroaction de sortie, mais garantissent également l'optimalité et la stabilité. Une variété de défis pratiques sont pris en compte, y compris le rejet des perturbations, les contraintes de contrôle et les retards de communication. Les idées de la théorie des jeux sont incorporées pour résoudre les problèmes de rejet des perturbations de rétroaction de sortie, et les concepts de contrôle de rétroaction à faible gain sont utilisés pour développer des contrôleurs RL qui atteignent une stabilité mondiale sous des contraintes de contrôle.
Output Feedback Reinforcement Learning Control for Linear Systems sera une référence précieuse pour les étudiants diplômés, les théoriciens du contrôle travaillant sur des systèmes de contrôle optimaux, les ingénieurs et les mathématiciens appliqués

Détails de l'édition

• Éditeur: Birkhauser
• Date d'édition: 2022
• Langue: anglais
• ISBN 10: 3031158598
• ISBN 13: 9783031158599
• Reliure: Broché
• Nombre de pages: 312
• Coordonnées du fabricant: non disponible
• Personne responsable: non disponible