Controllo basato sull'apprendimento: Una guida e alcuni risultati recenti

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Titolo originale:

Learning-Based Control: A Tutorial and Some Recent Results

Contenuto del libro:

Il recente successo dell'apprendimento per rinforzo e dei metodi correlati può essere attribuito a diversi fattori chiave. In primo luogo, è guidato da segnali di ricompensa ottenuti attraverso l'interazione con l'ambiente. In secondo luogo, è strettamente legato al comportamento umano di apprendimento. In terzo luogo, ha una solida base matematica. Tuttavia, la teoria convenzionale dell'apprendimento per rinforzo presenta alcune carenze, in particolare in un ambiente continuo o nel considerare la stabilità e la robustezza del processo controllato.

In questa monografia, gli autori si basano sul Reinforcement Learning per presentare un approccio basato sull'apprendimento per il controllo di sistemi dinamici a partire da dati in tempo reale e rivedono alcuni importanti sviluppi in questo campo relativamente giovane. In questo modo gli autori sviluppano un quadro di riferimento per la teoria del controllo basato sull'apprendimento che mostra come apprendere direttamente controllori subottimali dai dati di input-output.

Ci sono tre sfide principali nello sviluppo del controllo basato sull'apprendimento. In primo luogo, è necessario generalizzare i metodi ricorsivi esistenti. In secondo luogo, come differenza fondamentale tra il controllo basato sull'apprendimento e il Reinforcement Learning, la stabilità e la robustezza sono questioni importanti che devono essere affrontate per i sistemi ingegneristici critici per la sicurezza, come le auto a guida autonoma. In terzo luogo, l'efficienza dei dati degli algoritmi di apprendimento per rinforzo deve essere affrontata per i sistemi di ingegneria critici per la sicurezza.

Questa monografia fornisce al lettore un'introduzione accessibile a una nuova direzione della teoria del controllo, ancora agli albori, ovvero la teoria del controllo basato sull'apprendimento, strettamente legata alla letteratura sull'apprendimento rinforzato sicuro e sulla programmazione dinamica adattiva.