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J-GLOBAL ID：201702274616132014   整理番号：17A0667065

偏微分方程式を制御するための学習:正則化適合Q反復アプローチ【Powered by NICT】

Learning to control partial differential equations: Regularized Fitted Q-Iteration approach

著者 (4件)： Farahmand Amir-massoud (Mitsubishi Electric Research Laboratories (MERL), Cambridge, MA, USA) ,  Nabi Saleh (Mitsubishi Electric Research Laboratories (MERL), Cambridge, MA, USA) ,  Grover Piyush (Mitsubishi Electric Research Laboratories (MERL), Cambridge, MA, USA) ,  Nikovski Daniel N. (Mitsubishi Electric Research Laboratories (MERL), Cambridge, MA, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CDC  ページ： 4578-4585  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,強化学習(RL)問題として偏微分方程式(PDE)制御問題のクラスを定式化した。PDE,無限次元ベクトルの状態で動作する直接RLベースアルゴリズムを設計し,モデル次数低減を回避することを可能にし,一般的に従来のPDEコントローラ設計手法で使用されている。時変2次元対流-拡散PDEのためのフロー制御の問題に適用し,室内の暖房,換気,空気調和(HVAC)制御設計のための単純化モデル。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 換気 ,  ベクトル ,  二次元 ,  強化学習 ,  空気調和 ,  *偏微分方程式 ,  対流 ,  *制御 ,  HVAC ,  *学習 ,  定式化 ,  簡素化 ,  *正則化
準シソーラス用語： 制御設計 ,  無限次元 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  システムモデル  (IB02000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 偏微分方程式 ,  学習 ,  正則化 ,  反復