強化学習によるカオス制御の性能評価と小規模カオスニューラルネットへの適用

スポンサーリンク

概要

論文の詳細を見る
強化学習によるカオスの制御は1999年にGadaletaらにより既に提案されている。本報告では、この制御法の性能評価と、小規模カオスニューラルネットワークへの適用を行った。その結果、比較的単純なカオスシステムの場合、Gadaletaらの制御法に比較して、強化学習の部分をより単純にした制御法を用いても制御可能であることが明らかになった。また、小規模なカオスニューラルネットへGadaletaらの制御法を適用し、3周期点へ制御可能であることを確認した。しかし、より複雑なシステムの場合には、両制御法を用いても制御が困難である例を示し、Gadaletaらの制御法には一定の限界が存在すること示唆する。
2002-03-08

著者

関連論文

もっと見る

スポンサーリンク