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Output Feedback Reinforcement Learning Control for Linear Systems
Syed Ali Asad Rizvi, Zongli Lin (Broschiert, Englisch)
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Beschreibung
This monograph explores the analysis and design of model-free optimal control systems based on reinforcement learning (RL) theory, presenting new methods that overcome recent challenges faced by RL. New developments in the design of sensor data efficient RL algorithms are demonstrated that not only reduce the requirement of sensors by means of output feedback, but also ensure optimality and… stability guarantees. A variety of practical challenges are considered, including disturbance rejection, control constraints, and communication delays. Ideas from game theory are incorporated to solve output feedback disturbance rejection problems, and the concepts of low gain feedback control are employed to develop RL controllers that achieve global stability under control constraints.
Output Feedback Reinforcement Learning Control for Linear Systems
will be a valuable reference for graduate students, control theorists working on optimal control systems, engineers, and applied mathematicians. 160,49 €
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
30.11.2023
Sprache
Englisch
EAN
9783031158605
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Control Engineering
Sonderedition
Nein
Autor
Syed Ali Asad Rizvi, Zongli Lin
Seitenanzahl
294
Auflage
1
Einbandart
Broschiert
Schlagwörter
Reinforcement Learning, Reinforcement Learning Algorithms, Model-Free Control, Model-Free Control Algorithms, Optimal Tracking Control, Multi-Agent Synchronization, Adaptive Dynamic Programming
Thema-Inhalt
GPFC - Kybernetik und Systemtheorie
TJFM - Regelungstechnik
PBU - Optimierung
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, ProductSafety@springernature.com
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