Sammanfattning av denna webbsida: Vi föreslår att modell Predictive Control (MPC) används för att styra system som beskrivs av Markovs beslutsprocesser. Först anser vi att en enkel MPC algoritm för Markov beslutsprocesser. Sedan föreslår vi värdefunktioner, ett sätt att hantera frågor som uppstår i konventionella MPC, t.ex. beräkningskrav och suboptimalitet av åtgärder. Vi använder förstärkning lära sig att låta en MPC agent lära sig en värdefunktion gradvis. Agenten har erfarenhet av samspelet med systemet i sitt beslutsfattande. Vår strategi bygger till en början på ren MPC. Med tiden, allteftersom erfarenheten ökar, beaktas den inlärda värdefunktionen mer och mer. Detta påskyndar beslutsfattandet, gör det möjligt att fatta beslut över ett oändligt i stället för en ändlig horisont, och ger tillräckliga kontrollåtgärder, även om systemet och önskad prestanda långsamt varierar över tiden.
Negenborn m.fl. I Ref föreslås en ram för inlärningsbaserad modellprediktiv kontroll för den allmänna Markovbeslutsprocessen.
Learning-based model predictive control for Markov decision processes
{'venue': 'In 16th IFAC World Congress', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering']}