Advertisement

Reinforcement Learning for Valve Control: Applying DDPG to Achieve Optimal Performance in Nonlinear Valves...

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究应用深度确定性策略梯度（DDPG）算法于非线性阀门控制系统中，通过强化学习实现最优性能调节。 阀门控制的强化学习版本2.1于2021年3月10日进行了改进，优化了文档以帮助新开发人员将代码适应自己的工厂系统。该项目使用DDPG（深度确定性策略梯度）算法来实现非线性阀的最佳控制，并采用了MATLAB R2019a和Simulink进行建模与仿真。 本段落详细介绍了如何利用MATLAB的强化学习工具箱，为诸如阀门等非线性设备设计出“最佳”控制器。文中提到，“分级学习”是一种简化的教学方法，能够帮助更高效地训练代理（智能体）。文章还整理了研究过程中获得的学习成果，并将其与先前发表的相关文献进行了对比，旨在解决在利用DDPG和强化学习进行最优控制时所面临的挑战。 尽管代码示例中使用阀门作为“工厂”的模型对象，但文中介绍的方法及实现的代码同样适用于其他工业环境。值得注意的是，“分级学习”是课程教学中最基础的形式之一，并且特别注重实践应用。文档主要由三个部分组成：如何直接运行MATLAB代码和Simulink模型、相关理论背景以及实际操作指南。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Reinforcement Learning for Valve Control: Applying DDPG to Achieve Optimal Performance in Nonlinear Valves
    优质
    本研究应用深度确定性策略梯度（DDPG）算法于非线性阀门控制系统中，通过强化学习实现最优性能调节。 阀门控制的强化学习版本2.1于2021年3月10日进行了改进，优化了文档以帮助新开发人员将代码适应自己的工厂系统。该项目使用DDPG（深度确定性策略梯度）算法来实现非线性阀的最佳控制，并采用了MATLAB R2019a和Simulink进行建模与仿真。 本段落详细介绍了如何利用MATLAB的强化学习工具箱，为诸如阀门等非线性设备设计出“最佳”控制器。文中提到，“分级学习”是一种简化的教学方法，能够帮助更高效地训练代理（智能体）。文章还整理了研究过程中获得的学习成果，并将其与先前发表的相关文献进行了对比，旨在解决在利用DDPG和强化学习进行最优控制时所面临的挑战。 尽管代码示例中使用阀门作为“工厂”的模型对象，但文中介绍的方法及实现的代码同样适用于其他工业环境。值得注意的是，“分级学习”是课程教学中最基础的形式之一，并且特别注重实践应用。文档主要由三个部分组成：如何直接运行MATLAB代码和Simulink模型、相关理论背景以及实际操作指南。
     
  • Reinforcement Learning with Optimal Control
    优质
    本课程探讨强化学习与最优控制理论，涵盖马尔可夫决策过程、动态规划及函数近似等主题，旨在培养学生解决复杂系统优化问题的能力。 《强化学习与最优控制》；作者：Dimitri P. Bertsekas；出版社：MIT；出版日期：2018年12月14日；类型：教材草案。
     
  • Optimal Feedback Control via Reinforcement Learning
    优质
    本研究探讨通过强化学习实现最优反馈控制的方法，旨在解决复杂动态系统中的控制问题，提出了一种新的算法框架以提高系统的适应性和性能。 本书名为“Reinforcement Learning for Optimal Feedback Control”，是一本关于机器学习的电子书，提供高清版本，并且是该领域的经典著作之一。 书中涵盖了两个核心概念：强化学习与最优反馈控制。这两个主题在机器学习与控制工程交叉领域中占据着重要地位。 首先，本书探讨了强化学习的概念及其应用。这是一种让机器通过环境互动来优化策略的机器学习方法，其目标是在长期过程中获得最大化的累积奖励。该领域的标志性算法包括Q-learning、SARSA和深度Q网络（DQN）。在围棋、国际象棋以及机器人控制等复杂场景中，这些技术展现了强大的适应性和决策能力。 其次，书中介绍了最优反馈控制理论。这一概念旨在设计能够对特定条件作出最佳响应的控制系统，并通常涉及状态变量、控制器输入及性能指标函数的选择和优化问题。实际应用包括但不限于机器人运动规划与航空器路径优化等情境下的高效解决方案。 本书的重点在于结合Lyapunov方法，探讨了一种强化学习技术在实现最优反馈控制中的运用。通过这种方法，在系统稳定性得到保障的同时，还能确保达到最佳的控制系统性能。Lyapunov函数在此扮演着关键角色——它不仅用于证明系统的稳定性质，也帮助构建有效的控制器设计策略。 此外，《Communications and Control Engineering》系列书籍被提及作为参考文献的一部分。这个出版物专注于控制理论、系统理论与通信学领域的学术研究和应用实践，并且广受工程师、研究人员及教育工作者的欢迎。该系列还涵盖了金融领域和生物启发控制系统等新兴技术的应用案例，体现了跨学科合作的重要性。 本书作者团队由来自机械与航空航天工程（如Rushikesh Kamalapurkar）、电气工程以及控制系统的专家组成，他们的研究成果在强化学习及相关领域的研究中产生了深远影响。 最后，出版伦理是该系列书籍强调的一个重要方面。所有研究人员都应遵循专业机构和国际监管组织设立的最佳实践标准，在从项目提案到最终发表的整个过程中保持高标准的职业道德规范。
     
  • Practical Approaches to Optimal Control via Nonlinear Programming
    优质
    本著作探讨通过非线性规划实现最优控制的实际方法，提供了一系列理论分析和工程应用案例，是相关领域研究人员的重要参考。 ### 最优控制与非线性规划实用方法 #### 标题与描述中的核心知识点解析 **标题**: Practical Methods for Optimal Control Using Nonlinear Programming - **最优控制**: 是控制理论的一个分支，旨在确定一组策略使系统在满足约束条件的同时达到最佳性能指标。这种策略通常涉及时间或空间变量的变化。 - **非线性规划**: 一种优化技术，用于解决具有非线性目标函数和或约束条件的最优化问题。它在最优控制中非常重要，因为它能够处理更复杂、更具现实意义的问题模型。 **描述**: J.T. Betts 所著的一本书详细介绍了求解最优控制问题的实用数值方法。这是一本经典的参考书，对于希望深入理解并应用最优控制技术的人来说不可或缺。 - **作者**: J.T. Betts 是在该领域有深厚造诣的研究者。 - **内容**: 书中介绍了一系列基础工具和方法，是解决最优控制问题的核心资源之一。 - **受众**: 工程师、科学家以及学生等群体将从这本书中受益匪浅。 #### 部分内容中的扩展知识点 1. **设计与控制系列简介**: - SIAM（美国工业与应用数学学会）出版的设计与控制系列涵盖了各种主题，包括形状优化、多学科设计、轨迹优化、反馈及最优控制。 - 该系列重点关注工程设计和控制系统方面的数学和计算方法，并适用于广泛的科学和技术领域。 2. **编辑团队**: - 编辑团队由多位知名学者和行业专家组成，确保了内容的专业性和权威性。例如主编 Ralph C. Smith 教授来自北卡罗来纳州立大学。 - 其他成员分别来自顶尖机构如 Rice 大学、空军研究实验室等。 3. **系列著作**: - John T. Betts 的《实用最优控制与估计非线性规划方法》第二版是该系列的重要组成部分，全面介绍了使用非线性规划解决最优控制问题的方法和技术。 - 其他书籍则涵盖无人机协同决策和控制、随机过程的估测及偏微分方程边界控等主题。 4. **非线性规划在最优控制中的应用**: - 非线性规划是一种强大的工具，用于处理高度复杂的优化问题，在最优控制中尤为重要。 - 通过这种方法可以有效地解决具有复杂动态模型的问题，并找到实际工程场景下的最佳解决方案。 5. **最优控制的应用案例**: - 最优控制技术被广泛应用于航空航天、机械制造和机器人等领域。例如在航天器轨迹规划时，它可以设计出能耗最低或飞行时间最短的路径；而在机械臂操作中，则可以实现更精确高效的运动控制。 6. **数值方法的重要性**: - 数值方法是求解最优控制问题的关键手段之一，特别是在处理高维非线性系统方面尤为重要。 - 掌握这些技术有助于工程师和研究人员开发出更加高效且准确的算法。 7. **数学与计算的发展**: - 该系列专注于数学及计算机方面的进展，这意味着它不仅关注理论框架也注重实际应用中的效率问题。 - 对于需要将理论知识转化为实用工具的人来说至关重要。 《实用最优控制与估计非线性规划方法》是一本深度探讨如何使用非线性规划解决最优控制领域内复杂问题的经典著作。通过学习这本书的内容，读者不仅能获得深刻的理论理解，还能掌握一系列实际应用中的数值技术，这对于从事相关领域的研究人员和工程师来说非常宝贵。
     
  • Reinforcement Learning and Optimal Control: By Dimitri P. Bertsek...
    优质
    《Reinforcement Learning and Optimal Control》由Dimitri P. Bertsekas撰写，结合强化学习与最优控制理论，为解决复杂动态系统决策问题提供数学框架。 This draft was written by Dimitri P. Bertsekas from MIT and may be published in 2019 by Athena Scientific. It is a valuable resource for studying reinforcement learning and optimization.
     
  • Introduction to Reinforcement Learning (2nd Edition)
    优质
    本书为读者提供了强化学习的全面介绍，涵盖了理论基础、算法设计及应用实例，适合初学者和有经验的研究者参考。第二版更新了最新研究成果和技术进展。 《强化学习：增强学习》第二版的PDF版本适合自学使用。
     
  • Reinforcement Learning for Breakout Parameters
    优质
    本文探讨了利用强化学习技术优化Breakout游戏参数的方法，通过调整算法参数提升智能体的游戏表现。 希望你们享受这段学习旅程！关于之前提到的参数问题，祝大家在学习过程中有所收获。
     
  • Deep Reinforcement Learning for Atari Pong using DQN Algorithm in PyTorch on OpenAI...
    优质
    本研究运用PyTorch实现基于深度Q网络(DQN)算法的深度强化学习模型，成功应用于OpenAI环境下的Atari乒乓球游戏中，展示了在复杂游戏环境中自主学习的能力。 在Atari Pong游戏中应用深度强化学习算法的目的是评估深度Q网络（DQN）在OpenAI环境中对Pong游戏的效果与准确性，并测试该算法的各种改进版本，包括多步DQN、Double DQN 和 Dueling DQN。 从实验结果可以看出，在基本DQN的情况下，仅需大约110次游戏就能达到接近人类的准确度；而经过300场左右的游戏后，其表现则能达到非常高的水平。此项目中考虑的不同版本的改进型DQN显示出在效率和准确性方面的一些提升效果。 Atari 1600仿真器由OpenAI开发，可以用于59种不同的游戏来测试强化学习算法的效果。由于输入数据是当前帧（210x160x3）的RGB图像，并且处理这些图片所需计算量过大，因此将它们转化为灰度图进行简化。接下来的操作包括对图像进行下采样并裁剪至可播放区域大小为84x84x1。
     
  • Linear Quadratic Methods for Optimal Control
    优质
    本论文探讨线性二次型方法在最优控制问题中的应用，通过数学建模与算法设计优化控制系统性能，广泛应用于机器人技术、航空航天及智能制造等领域。 作者是Brain D. O. Anderson 和 John B. Moore。
     
  • Active Disturbance Rejection Control in Nonlinear Systems: An Introduction...
    优质
    本书《非线性系统中的主动扰动拒绝控制导论》为读者提供了理解和应用主动扰动拒绝控制技术于复杂非线性系统的入门指导，是从事相关领域研究与工程实践者的宝贵资源。 本书第一章介绍了自抗扰技术在非线性系统中的应用范围，第二章探讨了跟踪微分器的收敛性证明，第三章则针对扩张状态观测器对各种非线性系统的收敛性进行了详细分析。第四章讨论了基于TD-ESO（跟踪微分器与扩展状态观测器结合）反馈闭环系统的稳定性问题，第五章进一步研究了ESO及其下三角系统在镇定和收敛方面的特性。 每章节均包含丰富的数值试验数据，并辅以相关文献支持及待解决的研究课题。本书适合初学者研究生作为教科书使用，同时也可为研究人员提供参考价值。