Compartilhamento |
|
Use este identificador para citar ou linkar para este item:
https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/462
Tipo do documento: | Dissertação |
Título: | APRENDIZAGEM POR REFORÇO E PROGRAMACÃO DINÂMICA ADAPTATIVA PARA PROJETO E AVALIAÇÃO DO DESEMPENHO DE ALGORITMOS DLQR EM SISTEMAS MIMO |
Título(s) alternativo(s): | LEARNING BY STRENGTHENING AND ADAPTIVE DYNAMIC PROGRAMMING FOR DESIGN AND EVALUATION OF PERFORMANCE DLQR ALGORITHMS IN MIMO SYSTEMS |
Autor: | Lopes, Leandro Rocha |
Primeiro orientador: | FONSECA NETO, João Viana da |
Resumo: | Em decorrência do crescente desenvolvimento tecnológico e das consequentes aplicações industriais, técnicas de controle de alto desempenho e aprendizado por reforço estão sendo desenvolvidas não só para solucionar novos problemas, mas também para melhorar o desempenho de controladores já implementados em sistemas do mundo real. As abordagens do aprendizado por reforço e do regulador linear quadrático discreto (DLQR) são conectadas pelos métodos de programação dinâmica adaptativa. Esta união é orientada para o projeto de controladores ótimos em sistemas multivariáveis (MIMO). O método proposto para sintonia de controladores DLQR fornece diretrizes para construção de heurísticas polarizadas que são aplicadas na seleção das matrizes de ponderação da recompensa instantânea. Investiga-se o desempenho das heurísticas associadas com a sintonia de controladores lineares discretos e aspectos de convergência que estão relacionados com as variações QR nos algoritmos de programação dinâmica heurística (HDP) e Ação Dependente (ADHDP). Os algoritmos e a sintonia são avaliados pela capacidade em estabelecer a política de controle ótimo que mapeia o plano-Z em um sistema dinãmico multivariável de terceira ordem. |
Abstract: | Due to the increasing of technological development and its associated industrial applications, control design methods to attend high performance requests and reinforcement learning are been developed, not only, to solve new problems, as well as, to improve the performance of implemented controllers in the real systems. The reinforcement learning (RL) and discrete linear quadratic regulator (DLQR) approaches are connected by adaptive dynamic programming (ADP). This connection is oriented to the design of optimal controller for multivariable systems (MIMO). The proposed method for DLQR controllers tuning can been heuristic guidance for biased variations in weighting matrices of instantenous reward. The heuristics performance are evaluated in terms of convergence of heuristic dynamic programming (HDP) and action dependent (AD-HDP) algorithms. The algorithms and tuning are evaluated by the capability to map the plane-Z in MIMO dynamic system of third order. |
Palavras-chave: | Programação Dinâmica Controle ótimo HDP Q-Function ADHDP Sistemas Multivariáveis Convergência DLQR Dynamic Programming Optimal Control HDP Q-Function ADHDP Multivariable Systems Convergence DLQR |
Área(s) do CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::ANALISE DE ALGORITMOS E COMPLEXIDADE DE COMPUTACAO |
Idioma: | por |
País: | BR |
Instituição: | Universidade Federal do Maranhão |
Sigla da instituição: | UFMA |
Departamento: | Engenharia |
Programa: | PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET |
Citação: | LOPES, Leandro Rocha. LEARNING BY STRENGTHENING AND ADAPTIVE DYNAMIC PROGRAMMING FOR DESIGN AND EVALUATION OF PERFORMANCE DLQR ALGORITHMS IN MIMO SYSTEMS. 2011. 130 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia) - Universidade Federal do Maranhão, São Luis, 2011. |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
URI: | http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/462 |
Data de defesa: | 4-Abr-2011 |
Aparece nas coleções: | DISSERTAÇÃO DE MESTRADO - PROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|
Leandro Rocha Lopes.pdf | 1,05 MB | Adobe PDF | Baixar/Abrir Pré-Visualizar |
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.