Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Použití modifikovaného Q-učení pro řízení inverzního kyvadla

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26210%2F03%3APU38801" target="_blank" >RIV/00216305:26210/03:PU38801 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    čeština

  • Název v původním jazyce

    Použití modifikovaného Q-učení pro řízení inverzního kyvadla

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Lokálně vážená regrese (Locally Weighted Learning - LWR) patří mezi algoritmy aproximací, založených na lokálním modelu. Tento článek demonstruje použití LWR ve spojitosti s Q-učením. Q-učení je v současné době jeden z nejpopulárnějších a nejefektivnějších učících se algoritmů, patřících do skupiny označované jako Opakovaně posilované učení, založené na principu odměny a trestu. Nejběžnější reprezentace Q-funkce je tabulka diskrétních stavů. Pro použití spojitých stavů je nutno tuto tabulku aproximovatnějakým vhodným aproximátorem. Jako vhodný aproximátor bylo zvoleno LWR. Pro počateční pokusy aplikace LWR ve spojitosti s Q-učením byl vytvořen nenáročný model inverzního kyvadla.

  • Název v anglickém jazyce

    Using Modified Q-learning With LWR for Inverted Pendulum Control

  • Popis výsledku anglicky

    Locally Weighted Learning (LWR) is a class of approximations, based on a local model. In this paper we demonstrate using LWR together with Q-learning for control tasks. Q-learning is the most effective and popular algorithm which belongs to the Reinforcement Learning algorithms group. This algorithm works with rewards and penalties. The most common representation of Q-function is the table. The table must be replaced by suitable approximator if use of continuous states is required. LWR is one of possiblle approximators. To get the first impression on application of LWR together with modified Q-learning for the control task a simple model of inverted pendulum was created and proposed method was applied on this model.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BC - Teorie a systémy řízení

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2003

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    ENGINEERING MECHANICS 2003

  • ISBN

    80-86246-18-3

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    2

  • Strana od-do

    368-369

  • Název nakladatele

    Institute of Theoretical and applied Mechanics Academy of sciences of the Czech Republic

  • Místo vydání

    Prague

  • Místo konání akce

    Svratka

  • Datum konání akce

    12. 5. 2003

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    CST - Celostátní akce

  • Kód UT WoS článku