About: Q-LEARNING USED FOR CONTROL OF AMB: REDUCED STATE DEFINITION     Goto   Sponge   NotDistinct   Permalink

An Entity of Type : http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Vysledek, within Data Space : linked.opendata.cz associated with source document(s)

AttributesValues
rdf:type
Description
  • Metodám opakovaně posilovaného učení (Reinforcement Learning - RL) je věnována v poslední době značná pozornost. Předchozí práce ukázaly že stochastická strategie zlepšuje metodu Q-učení (RL metoda bez modelu) při použití na aktivním magnetickém ložisku (AML). Pro definici stavu soustavy byla použita poloha, rychlost a zrychlení. Článek je něnován zjednodušené verzi regulátoru která používá redokovanou definici stavu - pouze polohu a rychlost. Dále jsou uvedeny oblasti řiditelných počátečních podmínek a jejich vývoj v průběhu učení. Numerické experimenty prokázaly že zjednodušená verze regulátoru je plně schopna řízení AML. (cs)
  • A great intention is lately focused on Reinforcement Learning (RL) methods. Previous work showed that stochastic strategy improved model free RL method known as Q-learning used on active magnetic bearing (AMB) model. So far the position, velocity and acceleration were used to describe the state of the system. This paper shows simplified version of controller which uses reduced state definition - position and velocity only. Furthermore the controlled initial conditions area and its development during learning are shown. Numerical experiments proved that simplified controller version is fully capable of AMB control.
  • A great intention is lately focused on Reinforcement Learning (RL) methods. Previous work showed that stochastic strategy improved model free RL method known as Q-learning used on active magnetic bearing (AMB) model. So far the position, velocity and acceleration were used to describe the state of the system. This paper shows simplified version of controller which uses reduced state definition - position and velocity only. Furthermore the controlled initial conditions area and its development during learning are shown. Numerical experiments proved that simplified controller version is fully capable of AMB control. (en)
Title
  • ŘÍZENÍ AKTIVNÍHO MAGNETICKÉHO LOŽISKA POMOCÍ Q-UČENÍ: REDUKCE DEFINICE STAVŮ (cs)
  • Q-LEARNING USED FOR CONTROL OF AMB: REDUCED STATE DEFINITION
  • Q-LEARNING USED FOR CONTROL OF AMB: REDUCED STATE DEFINITION (en)
skos:prefLabel
  • ŘÍZENÍ AKTIVNÍHO MAGNETICKÉHO LOŽISKA POMOCÍ Q-UČENÍ: REDUKCE DEFINICE STAVŮ (cs)
  • Q-LEARNING USED FOR CONTROL OF AMB: REDUCED STATE DEFINITION
  • Q-LEARNING USED FOR CONTROL OF AMB: REDUCED STATE DEFINITION (en)
skos:notation
  • RIV/00216305:26210/02:PU30863!RIV07-GA0-26210___
http://linked.open.../vavai/riv/strany
  • 347-352
http://linked.open...avai/riv/aktivita
http://linked.open...avai/riv/aktivity
  • P(GA101/00/1471), Z(AV0Z2076919), Z(MSM 262100024)
http://linked.open...vai/riv/dodaniDat
http://linked.open...aciTvurceVysledku
http://linked.open.../riv/druhVysledku
http://linked.open...iv/duvernostUdaju
http://linked.open...titaPredkladatele
http://linked.open...dnocenehoVysledku
  • 661263
http://linked.open...ai/riv/idVysledku
  • RIV/00216305:26210/02:PU30863
http://linked.open...riv/jazykVysledku
http://linked.open.../riv/klicovaSlova
  • Reinforcement Learning, Q-learning, Active Magnetic Bearing (en)
http://linked.open.../riv/klicoveSlovo
http://linked.open...ontrolniKodProRIV
  • [39FB87E10889]
http://linked.open...v/mistoKonaniAkce
  • Brno
http://linked.open...i/riv/mistoVydani
  • Brno
http://linked.open...i/riv/nazevZdroje
  • Mendel 2002
http://linked.open...in/vavai/riv/obor
http://linked.open...ichTvurcuVysledku
http://linked.open...cetTvurcuVysledku
http://linked.open...vavai/riv/projekt
http://linked.open...UplatneniVysledku
http://linked.open...iv/tvurceVysledku
  • Březina, Tomáš
  • Krejsa, Jiří
http://linked.open...vavai/riv/typAkce
http://linked.open.../riv/zahajeniAkce
http://linked.open...n/vavai/riv/zamer
number of pages
http://purl.org/ne...btex#hasPublisher
  • Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
https://schema.org/isbn
  • 80-214-2135-5
http://localhost/t...ganizacniJednotka
  • 26210
Faceted Search & Find service v1.16.118 as of Jun 21 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 07.20.3240 as of Jun 21 2024, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Single-Server Edition (126 GB total memory, 58 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software