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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-Apr-2011
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