複数の制御器の系列学習法による非線形制御

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概要

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近年、強化学習によって非線形力学系に対する制御器を自律的に設計する試みが行われている。強化学習は制御対象の力学系が未知であっても制御則を獲得でき、動的に変化する環境に対しても追従可能だからである。しかしながら、制御対象が強い非線形性を持ち制御変数が高次元である場合には、関数近似語の性能に依存して学習が不安定になったり、莫大な試行回数が必要となったりする。このことが実機への応用が困難にしている。本研究では、この問題点を解決することを目指して、部分的制御器を利用した強化学習法を提案する。ここで、部分的制御器とはシステムの部分線形化によって設計された制御器のことをいう。検証実験として、シミュレーション上の単振子とacrobotの倒立制御課題に本手法を適用したところ、各部分空間において適切な制御器が選択されるようになり、非線形力学系に対しても良い制御を実現できることが示された。
2003-11-14

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