Control de sistemas mediante redes neuronales: aprendizaje por refuerzo
- Autores: Ricardo Valverde Gil
- Directores de la Tesis: Miguel Ángel Salichs Sánchez-Caballero (dir. tes.), Diego Gachet (codir. tes.)
- Lectura: En la Universidad Carlos III de Madrid ( España ) en 1999
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Carlos Balaguer Bernaldo de Quirós (presid.), Luis Enrique Moreno Lorente (secret.), Sebastián Dormido Bencomo (voc.), Eduardo Fernández Camacho (voc.), Rafael Aracil Santonja (voc.)
- Materias:
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- Resumen
Se analiza la aplicación de los conceptos de aprendizaje mediante refuerzo, apoyado en redes neuronales, al control de procesos continuos complejos, con fuertes no linealidades y multivariables,de cuya dinamica se tenga un conocimiento muy limitado e incluso de comportamiento variable en el tiempo. Se utilizan como base los conceptos del aprendizaje mediante refuerzo apoyado sobre redes neuronales artificiales,y se trata de aportar todas sus buenas cualidades al controlador diseñado, salvando algunos de los obstaculos que han evitado que el uso de esas tecnicas se extienda en la practica en el campo del control de procesos continuos, entre los que cabe destacar el tratamiento de espacios de entrada y de acciones continuos.
Se selecciona y define una red neuronal para poder aplicar, apoyandose en ella, la filosofia del aprendizaje mediante refuerzo al control de procesos continuos. Se define un controlador neuronal, denominado conLAHC que ofrece muy buenos resultados.
