強化学習を用いたシステムのモデリングと制御(<小特集>制御工学への知能科学からの接近)
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概要
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In this paper, it is described that the system modeling and predictive control method based on the hybrid type reinforcement learning and its application results. The hybrid type reinforcement learning is consists of two learning layers. The linear combination of the state-value functions in the lower layer is taken into the secondary reward of the upper layer. It is applied to make a force model of the plate rolling in the steel making process. The constructed model can predict rolling force precisely. In the predictive control, the optimum control input is chosen from the provided inputs by changing the plural reinforcement learning models. The control system using the reinforcement learning is applied to control a dynamical system. Effectiveness is confirmed by numerical simulation.
- 2007-03-15
著者
-
西野 都
(株)神戸製鋼所 生産技術研究所
-
北村 章
(株)神戸製鋼所 生産技術研究所
-
北村 章
鳥取大学工学部
-
前田 知幸
(株)神戸製鋼所
-
北村 章
神戸製鋼所
-
中山 万希志
(株)神戸製鋼所生産技術研究所
-
櫛田 大輔
鳥取大学工学部知能情報工学科
-
北村 章
鳥取大学工学研究科
-
中山 万希志
神戸製鋼所
-
北村 章
(株)神戸製鋼所 電子技術研究所
-
西野 都
(株)神戸製鋼所
-
中山 万希志
(株)神戸製鋼所 生産技術研究所
-
櫛田 大輔
鳥取大学大学院
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