Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance

A Lyapunov-Based Approach

de

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Éditeur :

Springer


Paru le : 2019-11-09



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Louise Reader

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Description

Cet ouvrage traite des méthodes et algorithmes de contrôle adaptatif quasi optimal des systèmes non linéaires, y compris l'analyse théorique correspondante et des exemples de simulation, et présente deux méthodes innovantes pour la résolution de redondance des manipulateurs redondants en prenant en compte l'incertitude des paramètres et les perturbations périodiques.
Il fait également état d'une série d'études systématiques sur une méthode de contrôle adaptatif presque optimale basée sur l'expansion de Taylor, les réseaux de neurones, les approches de conception d'estimateurs et l'idée du contrôle en mode glissant, en se concentrant sur le problème du contrôle de suivi des systèmes non linéaires sous différents scénarios. Le livre se termine par une présentation de deux nouvelles méthodes de résolution de redondance ; l'une traite du contrôle cinématique adaptatif des manipulateurs redondants et l'autre de l'effet des perturbations périodiques d'entrée sur la résolution de redondance.
Chaque chapitre autonome est clairement écrit, ce qui rend le livre accessible aux étudiants diplômés ainsi qu'aux chercheurs universitaires et industriels dans les domaines du contrôle adaptatif et optimal, de la robotique et des réseaux neuronaux dynamiques.
Pages
225 pages
Collection
n.c
Parution
2019-11-09
Marque
Springer
EAN papier
9783030333836
EAN PDF
9783030333843

Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
2
Nombre pages imprimables
22
Taille du fichier
11571 Ko
Prix
126,59 €
EAN EPUB
9783030333843

Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
2
Nombre pages imprimables
22
Taille du fichier
20480 Ko
Prix
126,59 €

Yinyan Zhang received his B.E. degree from Sun Yat-sen University, China. He is currently a Ph.D. student at the Department of Computing at The Hong Kong Polytechnic University. His main research interests include nonlinear systems, dynamic neural networks, and robotics. He has authored or co-authored more than 40 scientific papers, including 17 IEEE transaction papers.

Dr Shuai Li received his B.E. degree in Precision Mechanical Engineering from Hefei University of Technology, China, in 2005, his M.E. in Automatic Control Engineering from University of Science and Technology of China in 2008, and his Ph.D. in Electrical and Computer Engineering from Stevens Institute of Technology, USA, in 2014. He is currently working at the Department of Computing at The Hong Kong Polytechnic University. He has been involved in research on and application of neural networks/dynamics for over 10 years, and has published numerous scientific works of various types, including morethan 50 IEEE transactions papers, and 60 SCI-indexed papers. He is now serving as an associate editor of the International Journal of Advanced Robotic Systems, Frontiers in Neurorobotics, Neural Processing Letters, and the Journal of Rehabilitation Robotics. He is also an editorial board member of the International Journal of Distributed Sensor Networks and Neural Computation & Applications. His main research interests include neural networks, robotics, control of networked systems, computation and optimization.

Dr Xuefeng Zhou received his master’s and Ph.D. degrees in Mechanical Engineering from the South China University of Technology, Guangzhou, China, in 2006 and 2011, respectively. He was a Postdoctoral Fellow at the School of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, from 2012 to 2013. He is currently the Team Leader of the Robotics Group, Guangdong Institute of Intelligent Manufacturing, Guangdong Academy of Science, Guangzhou. Hisresearch interests include motion planning and force control. Dr Zhou was a recipient of the Best Student Paper Award at the IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics in 2010.


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