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dc.creatorAndrade, Gustavo Araújo dept_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2242681171421719por
dc.contributor.advisor1FONSECA NETO, João Viana dapt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0029055473709795por
dc.contributor.referee1Serra, Ginalber Luiz de Oliveirapt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0831092299374520por
dc.date.accessioned2016-08-17T14:53:28Z-
dc.date.available2014-06-11pt_BR
dc.date.issued2014-04-28pt_BR
dc.identifier.citationANDRADE, Gustavo Araújo de. DUAL HEURISTIC DYNAMIC PROGRAMMING AND RADIAL BASIS FUNCTIONS NETWORKS FOR SOLUTION OF THE EQUATION OF HAMILTON-JACOBI-BELLMAN IN PROBLEMS OPTIMAL CONTROL. 2014. 110 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia) - Universidade Federal do Maranhão, São Luís, 2014.por
dc.identifier.urihttp://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/517-
dc.description.resumoNeste trabalho o principal objetivo é apresentar o desenvolvimento de algoritmos de aprendizagem para execução online para a solução da equação algébrica de Hamilton-Jacobi-Bellman. Os conceitos abordados se concentram no desenvolvimento da metodologia para sistemas de controle, por meio de técnicas que tem como objetivo o projeto online de controladores adaptativos são projetados para rejeitar ruídos de sensores, variações paramétricas e erros de modelagem. Conceitos de programação neurodinâmica e aprendizagem por reforço são abordados para desenvolver algoritmos onde a contextualização de determinado ponto de operação faz com que o sistema de controle se adapte e, dessa forma, apresente o desempenho de acordo com as especificações de projeto. Desenvolve-se métodos para a estimação online do crítico adaptativo concentrando os esforços em técnicas de estimação do gradiente da função valor do ambiente.por
dc.description.abstractIn this work the main objective is to present the development of learning algorithms for online application for the solution of algebraic Hamilton-Jacobi-Bellman equation. The concepts covered are focused on developing the methodology for control systems, through techniques that aims to design online adaptive controllers to reject noise sensors, parametric variations and modeling errors. Concepts of neurodynamic programming and reinforcement learning are are discussed to design algorithms where the context of a given operating point causes the control system to adapt and thus present the performance according to specifications design. Are designed methods for online estimation of adaptive critic focusing efforts on techniques for gradient estimating of the environment value function.eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2016-08-17T14:53:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Gustavo Araujo.pdf: 2606649 bytes, checksum: efb1a5ded768b058f25d23ee8967bd38 (MD5) Previous issue date: 2014-04-28eng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal do Maranhãopor
dc.publisher.departmentEngenhariapor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsUFMApor
dc.publisher.programPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCETpor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectControle Ótimopor
dc.subjectAprendizagem por Reforçopor
dc.subjectProgramação Dinâmica Aproximadapor
dc.subjectProgramação Heurística Dual, Redes de Função de Base Radialpor
dc.subjectOptimal Controleng
dc.subjectReinforcement Learningeng
dc.subjectApproximate Dynamic Programmingeng
dc.subjectDual Heuristic Programmingeng
dc.subjectRadial Basis Function Neural Networkseng
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
dc.titlePROGRAMAÇÃO DINÂMICA HEURÍSTICA DUAL E REDES DE FUNÇÕES DE BASE RADIAL PARA SOLUÇÃO DA EQUAÇÃO DE HAMILTON-JACOBI-BELLMAN EM PROBLEMAS DE CONTROLE ÓTIMOpor
dc.title.alternativeDUAL HEURISTIC DYNAMIC PROGRAMMING AND RADIAL BASIS FUNCTIONS NETWORKS FOR SOLUTION OF THE EQUATION OF HAMILTON-JACOBI-BELLMAN IN PROBLEMS OPTIMAL CONTROLeng
dc.typeDissertaçãopor
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