Deep reinforcement learning with shallow controllers: An experimental application to PID tuning

Deep reinforcement learning (RL) is an optimization-driven framework for producing control strategies for general dynamical systems without explicit reliance on process models. Good results have been reported in simulation. Here we demonstrate the challenges in implementing a state of the art deep R...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Control engineering practice Ročník 121; s. 105046
Hlavní autoři:	Lawrence, Nathan P., Forbes, Michael G., Loewen, Philip D., McClement, Daniel G., Backström, Johan U., Gopaluni, R. Bhushan
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier Ltd 01.04.2022
Témata:	Deep learning PID control Process control Process systems engineering Reinforcement learning Deep learning PID control Process systems engineering Process control Reinforcement learning
ISSN:	0967-0661, 1873-6939
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!