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içgörü - Reinforcement Learning Steuerung
Stabilisierung der Steuerung durch Reinforcement Learning: Ein modularer Rahmen zur Optimierung über stabiles Verhalten
Ein Rahmenwerk zur Entwicklung von Feedback-Reglern, das die Optimierung und Modellfreiheit von Deep Reinforcement Learning mit den Stabilitätsgarantien der Youla-Kučera-Parametrisierung kombiniert.
Garantieren von Steuerungsanforderungen durch Belohnungsformung im Reinforcement Learning
Durch die Einführung einer strukturierten Belohnungsfunktion können Reinforcement-Learning-Algorithmen Steuerungsstrategien lernen, die vorgegebene Leistungsanforderungen wie Einschwingzeit und Regelfehler erfüllen, ohne dass ein mathematisches Modell des Systems bekannt sein muss.
Garantieren von Steuerungsanforderungen durch Belohnungsformung im Reinforcement Learning
Durch Belohnungsformung kann ein Reinforcement-Learning-Algorithmus eine Politik lernen, die vorgegebene Leistungsanforderungen wie Einschwingzeit und Regelfehler erfüllt, ohne dass ein mathematisches Modell des Systems bekannt ist.
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