606 強化学習を利用したセミアクティブサスペンションの制御

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概要

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• The semi-active suspension is controlled by various methods. There is, however, a problem that the control system is complicated because of bilinear system. In this paper, we considered to control using Reinforcement Learning without using a model of the control system. Reinforcement Learning is a kind of machine learning, and is a system that learns the method of attaining a target based on the reward given to action. the simulation was performed using Q-learning that is the typical algorithm of Reinforcement Learning. As a result, we check that this proposed technique is effective.

• 社団法人日本機械学会の論文
• 2002-09-13

著者

• 小西 康夫

  兵庫県立大学 大学院機械系工学専攻

• 原 晶子

  姫路工大

• 小西 康夫

  姫路工大

• 石垣 博行

  姫路工大

• Konishi Yoshiaki

  Nikkiso Co. Ltd.

• 石垣 博行

  兵庫県大 大学院

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