Output Feedback Reinforcement Learning Control for Linear Systems

Lingua: inglese

Editore: Springer International Publishing Nov 2023, 2023

3031158601 / 9783031158605

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This monograph explores the analysis and design of model-free optimal control systems based on reinforcement learning (RL) theory, presenting new methods that overcome recent challenges faced by RL. New developments in the design of sensor data efficient RL algorithms are demonstrated that not only reduce the requirement of sensors by means of output feedback, but also ensure optimality and stability guarantees. A variety of practical challenges are considered, including disturbance rejection, control constraints, and communication delays. Ideas from game theory are incorporated to solve output feedback disturbance rejection problems, and the concepts of low gain feedback control are employed to develop RL controllers that achieve global stability under control constraints.Output Feedback Reinforcement Learning Control for Linear Systems will be a valuable reference for graduate students, control theorists working on optimal control systems, engineers, and applied mathematicians. 312 pp. Englisch.…

Codice articolo 9783031158605

Titolo
Output Feedback Reinforcement Learning Control for Linear Systems
Autore
Zongli Lin
Editore
Springer International Publishing Nov 2023
Anno di pubblicazione
2023
Condizione
Neu
Rilegatura
Taschenbuch
Lingua
inglese
ISBN 10
3031158601
ISBN 13
9783031158605
Peso dell'articolo
476 grammi
Dimensioni
235x155x17 mm

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Bergisch Gladbach, Germania

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