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CONVERGÊNCIA DO ESTIMADOR RLS PARA ALGORITMOS DE PROGRAMAÇÃO DINÂMICA HEURÍSTICA / CONVERGENCE OF ESTIMATOR RLS FOR ALGORITHMS OF HEURISTIC DYNAMIC PROGRAMMINGMaciel, Allan James Ferreira 28 September 2012 (has links)
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Previous issue date: 2012-09-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The union of methodologies for optimal control and dynamics programming has
stimulated the development of algorithms for realization of discrete control
systems of the type linear quadratic regulator (DLQR). The methodology is based
on reinforcement learning methods based on temporal differences and
approximate dynamic programming. The proposed method combines the
approach of the value function by method RLS (recursive least squares) and
approximate policy iteration schemes heuristic dynamic programming (HDP). The
approach is directed to the assessment of convergence of the solution DLQR and
the heuristic weighting matrices and of the utility function associated with
DLQR. The investigation of convergence properties related to consistency,
persistent excitation and polarization of the RLS estimator is performed. The
methodology involved in a project achievements online DLQR controllers and is
evaluated in a fourth order multivariable dynamic system. / A união das metodologias de controle ótimo e de programação dinâmica tem
impulsionado o desenvolvimento de algoritmos para realizações de sistemas de
controle discreto do tipo regulador linear quadrático (DLQR). A metodologia
utilizada neste trabalho é fundamentada sobre métodos de aprendizagem por
reforço baseados em diferenças temporais e programação dinâmica aproximada.
O método proposto combina a aproximação da função valor através do método
RLS (mínimos quadrados recursivos) e iteração de política aproximada em
esquemas de programação dinâmica heurística (HDP). A abordagem é orientada
para a avaliação da convergência da solução DLQR e para a sintonia heurística
das matrizes de ponderação e da função de utilidade associada ao DLQR. É
realizada a investigação das propriedades de convergência relacionadas à
consistência, excitação persistente e polarização do estimador RLS. A
metodologia contempla realizações de projetos de forma online de controladores
DLQR e é avaliada em um sistema dinâmico multivariável de quarta ordem.
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Melhorias de estabilidade numérica e custo computacional de aproximadores de funções valor de estado baseados em estimadores RLS para projeto online de sistemas de controle HDP-DLQR / Numerical Stability and Computational Cost Implications of State Value Functions based on RLS Estimators for Online Design of HDP-DLQR control systemsFerreira, Ernesto Franklin Marçal 08 March 2016 (has links)
Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-06-23T20:34:27Z
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Previous issue date: 2016-03-08 / The development and the numerical stability analysis of a new adaptive critic algorithm to approximate the state-value function for online discrete linear quadratic regulator (DLQR) optimal control system design based on heuristic dynamic programming (HDP) are presented in this work. The proposed algorithm makes use of unitary transformations and QR decomposition methods to improve the online learning e-ciency in the critic network through the recursive least-squares (RLS) approach. The developed learning strategy provides computational performance improvements in terms of numerical stability and computational cost which aim at making possible the implementations in real time of optimal control design methodology based upon actor-critic reinforcement learning paradigms. The convergence behavior and numerical stability of the proposed online algorithm, called RLSµ-QR-HDP-DLQR, are evaluated by computational simulations in three Multiple-Input and Multiple-Output (MIMO) models, that represent the automatic pilot of an F-16 aircraft of third order, a fourth order RLC circuit with two input voltages and two controllable voltage levels, and a doubly-fed induction generator with six inputs and six outputs for wind energy conversion systems. / Neste trabalho, apresenta-se o desenvolvimento e a análise da estabilidade numérica de um novo algoritmo crítico adaptativo para aproximar a função valor de estado para o projeto do sistema de controle ótimo online, utilizando o regulador linear quadrático discreto (DLQR), com base em programação dinâmica heurística (HDP). O algoritmo proposto faz uso de transformações unitárias e métodos de decomposição QR para melhorar a e-ciência da aprendizagem online na rede crítica por meio da abordagem dos mínimos quadrados recursivos (RLS). A estratégia de aprendizagem desenvolvida fornece melhorias no desempenho computacional em termos de estabilidade numérica e custo computacional, que visam tornar possíveis as implementações em tempo real da metodologia do projeto de controle ótimo com base em paradigmas de aprendizado por reforço ator-crítico. O comportamento de convergência e estabilidade numérica do algoritmo online proposto, denominado RLSµ-QR-HDP-DLQR, são avaliados por meio de simulações computacionais em três modelos Múltiplas-Entradas e Múltiplas-Saídas (MIMO), que representam o piloto automático de uma aeronave F-16 de terceira ordem, um circuito de quarta ordem RLC com duas tensões de entrada e dois níveis de tensão controláveis, e um gerador de indução duplamente alimentados com seis entradas e seis saídas para sistemas de conversão de energia eólica.
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Aprendizagem por Reforço e Programação Dinâmica Aproximada para Controle Ótimo: Uma Abordagem para o Projeto Online do Regulador Linear Quadrático Discreto com Programação Dinâmica Heurística Dependente de Estado e Ação. / Reinforcement and Programming Learning Approximate Dynamics for Optimal Control: An Approach to the Linear Regulator Online Project Discrete Quadratic with Heuristic Dynamic Programming Dependent on State and Action.RÊGO, Patrícia Helena Moraes 24 July 2014 (has links)
Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-08-30T15:33:12Z
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Previous issue date: 2014-07-24 / In this thesis a proposal of an uni ed approach of dynamic programming,
reinforcement learning and function approximation theories aiming at the development of methods and algorithms for design of optimal control systems is
presented. This approach is presented in the approximate dynamic programming
context that allows approximating the optimal feedback solution as to reduce the
computational complexity associated to the conventional dynamic programming
methods for optimal control of multivariable systems. Speci cally, in the state
and action dependent heuristic dynamic programming framework, this proposal
is oriented for the development of online approximated solutions, numerically
stable, of the Riccati-type Hamilton-Jacobi-Bellman equation associated to the
discrete linear quadratic regulator problem which is based on a formulation that
combines value function estimates by means of a RLS (Recursive Least-Squares)
structure, temporal di erences and policy improvements. The development of the
proposed methodologies, in this work, is focused mainly on the UDU T factorization that is inserted in this framework to improve the RLS estimation process of
optimal decision policies of the discrete linear quadratic regulator, by circumventing convergence and numerical stability problems related to the covariance matrix
ill-conditioning of the RLS approach. / Apresenta-se nesta tese uma proposta de uma abordagem uni cada de teorias
de programação dinâmica, aprendizagem por reforço e aproximação de função
que tem por objetivo o desenvolvimento de métodos e algoritmos para projeto
online de sistemas de controle ótimo. Esta abordagem é apresentada no contexto
de programação dinâmica aproximada que permite aproximar a solução de realimentação ótima de modo a reduzir a complexidade computacional associada com
métodos convencionais de programação dinâmica para controle ótimo de sistemas
multivariáveis. Especi camente, no quadro de programação dinâmica heurística e
programação dinâmica heurística dependente de ação, esta proposta é orientada
para o desenvolvimento de soluções aproximadas online, numericamente estáveis,
da equação de Hamilton-Jacobi-Bellman do tipo Riccati associada ao problema
do regulador linear quadrático discreto que tem por base uma formulação que
combina estimativas da função valor por meio de uma estrutura RLS (do inglês
Recursive Least-Squares), diferenças temporais e melhorias de política. O desenvolvimento das metodologias propostas, neste trabalho, tem seu foco principal
voltado para a fatoração UDU T que é inserida neste quadro para melhorar o processo de estimação RLS de políticas de decisão ótimas do regulador linear quadrá-
tico discreto, contornando-se problemas de convergência e estabilidade numérica
relacionados com o mal condicionamento da matriz de covariância da abordagem
RLS.
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