Методы машинного обучения в задачах оптимального управления: магистерская диссертация / Анна Владимировна Якубович; БГУ, Факультет прикладной математики и информатики, Кафедра дискретной математики и алгоритмики; науч. рук. Дмитрук Н. М.

Abstract

Объект исследования – задачи оптимального управления при наличии ограничений и методы ее решения на основе обучения с подкреплением, гарантирующие выполнение ограничений на состояния и управления. Цель работы – разработать алгоритмы обучения с подкреплением и управления по прогнозирующей модели для решения задач оптимального управления, которые удовлетворяют ограничениям. Работа состоит из четырех глав. В первой главе определяются основные понятия задач оптимального управления, описаны общие подходы решения задач методами машинного обучения, представлены результаты в области управления с прогнозирующей моделью. Во второй главе рассматриваются методы обучения с подкреплением для решения задач оптимального управления. В третьей главе рассматриваются подходы model­based управления по прогнозирующей модели для решения задач оптимального управления. В четвертой главе описана модельная задача, ее решение с помощью метода обучения с подкреплением, model­based и классическим методами управления по прогнозирующей модели, а также проведено сравнение предлагаемых подходов на предмет выполнения ограничений. Область применения – прикладные задачи, решаемые в рамках теории управления с прогнозирующей моделью и возникающие в робототехнике, химической промышленности, транспортных системах, системах управления беспилотными аппаратами и т.д.