文献
J-GLOBAL ID:201902252667760135
整理番号:19A0464531
最適および強化学習ベース制御のための高次元不確実性へのスケーラブルサンプリング法【JST・京大機械翻訳】
A Scalable Sampling Method to High-Dimensional Uncertainties for Optimal and Reinforcement Learning-Based Controls
著者 (5件):
Xie Junfei
(Department of Computer Science, Texas A&M University at Corpus Christi, Corpus Christi, TX, USA)
,
Wan Yan
(Department of Electrical Engineering, University of Texas at Arlington, Arlington, TX, USA)
,
Mills Kevin
(NIST, Gaithersburg, MD, USA)
,
Filliben James J.
(NIST, Gaithersburg, MD, USA)
,
Lewis F. L.
(Department of Electrical Engineering, University of Texas at Arlington, Arlington, TX, USA)
資料名:
IEEE Control Systems Letters
(IEEE Control Systems Letters)
巻:
1
号:
1
ページ:
98-103
発行年:
2017年
JST資料番号:
W3481A
ISSN:
2475-1456
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)