Control de sistemas mediante redes neuronalesaprendizaje por refuerzo

  1. VALVERDE GIL, RICARDO
Dirigida por:
  1. Miguel Ángel Salichs Sánchez-Caballero Director/a
  2. Diego Gachet Codirector/a

Universidad de defensa: Universidad Carlos III de Madrid

Fecha de defensa: 27 de mayo de 1999

Tribunal:
  1. Carlos Balaguer Bernaldo de Quirós Presidente/a
  2. Luis Enrique Moreno Lorente Secretario/a
  3. Rafael Aracil Santonja Vocal
  4. Sebastián Dormido Bencomo Vocal
  5. Eduardo Fernández Camacho Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 74121 DIALNET

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.