Min-max programación dinámica de control para sistemas con modelos matemáticos inciertos a través de aproximación de la función de Bellman con redes neuronales diferenciales
Autores: Poznyak, Alexander; Noriega-Marquez, Sebastian; Hernandez-Sanchez, Alejandra; Ballesteros-Escamilla, Mariana; Chairez, Isaac
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Min-max programación dinámica de control para sistemas con modelos matemáticos inciertos a través de aproximación de la función de Bellman con redes neuronales diferenciales
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Programación dinámica neural
Control robusto
Redes neuronales diferenciales
Ecuación de Hamilton-Jacobi-Bellman
Leyes de aprendizaje
Ecuación de Riccati
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
Esta investigación se centra en diseñar un control robusto min-max basado en un enfoque de programación dinámica neuronal utilizando una clase de redes neuronales diferenciales continuas (DNNs).
Descripción
Esta investigación se centra en diseñar un control robusto min-max basado en un enfoque de programación dinámica neuronal utilizando una clase de redes neuronales diferenciales continuas (DNNs).