Алгоритм Кросс-энтропии для решения задач динамической оптимизации.
оптимальное управление, дифференциальные игры, обучение с подкреплением, нейронные сети
В работе реализован, протестирован и модифицирован алгоритм Кросс-энтропии для решения задач оптимального управления и дифференциальных игр. В качестве примеров задач управления рассматривались механические системы, а в качестве дифференциальных игр - задачи приведения на множество. При этом был успешно реализован метод попеременного обучения игроков. Было показано, что метод попеременного обучения улучшает результаты игроков с точки зрения гарантированного результата по сравнению с методом одновременного обучения.
Данный алгоритм с рассматриваемым методом попеременного обучения может применяться в дифференциальных играх на конечном отрезке времени. При этом, нет никаких формальных ограничений как на динамику системы, так и на вид показателя качества.
Ушаков В.Н.
гл. н. с.
Доктор физико-математических наук
Лукоянов Н. Ю.
директор
28.23.37
Нейронные сети
27.37.19
Дифференциальные игры
28.23.25
Модели и системы обучения
01.02.EP
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
01.01.PN
MATHEMATICS, APPLIED
Антон
Плаксин
Романович
100%
МИНОБРНАУКИ РОССИИ
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
1187746579690
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные казенные учреждения
ИММ УрО РАН
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт математики и механики им. Н.Н. Красовского Уральского отделения Российской академии наук
1026604965177
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные бюджетные учреждения