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dc.contributor.author
de Paula, Mariano
dc.contributor.author
Avila, Luis Omar
dc.contributor.author
Sánchez Reinoso, Carlos Roberto
dc.contributor.author
Acosta, Gerardo Gabriel
dc.date.available
2016-08-03T21:00:31Z
dc.date.issued
2015-10
dc.identifier.citation
de Paula, Mariano; Avila, Luis Omar; Sánchez Reinoso, Carlos Roberto; Acosta, Gerardo Gabriel; Control Multimodal en Entornos Inciertos usando Aprendizaje por Refuerzos y Procesos Gaussianos; Elsevier; Revista Iberoamericana de Automatica E Informatica Industrial; 12; 4; 10-2015; 385-396
dc.identifier.issn
1697-7912
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/6896
dc.description.abstract
El control de sistemas complejos puede ser realizado descomponiendo la tarea de control en una secuencia de modos de control, o simplemente modos. Cada modo implementa una ley de retroalimentación hasta que se activa una condición de terminación, en respuesta a la ocurrencia de un evento exógeno/endógeno que indica que la ejecución del modo debe finalizar. En este trabajo se presenta una propuesta novedosa para encontrar una política de conmutación óptima para resolver el problema de control optimizando alguna medida de costo/beneficio. Una política óptima implementa un programa de control multimodal óptimo, el cual consiste en un encadenamiento de modos de control. La propuesta realizada incluye el desarrollo y formulación de un algoritmo basado en la idea de la programación dinámica integrando procesos Gaussianos y aprendizaje Bayesiano activo. Mediante el enfoque propuesto es posible realizar un uso eficiente de los datos para mejorar la exploración de las soluciones sobre espacios de estados continuos. Un caso de estudio representativo es abordado para demostrar el desempeño del algoritmo propuesto.
dc.description.abstract
The control of complex systems can be done decomposing the control task into a sequence of control modes, or modes for short. Each mode implements a parameterized feedback law until a termination condition is activated in response to the occurrence of an exogenous/endogenous event, which indicates that the execution mode must end. This paper presents a novel approach to find an optimal switching policy to solve a control problem by optimizing some measure of cost/benefit. An optimal policy implements an optimal multimodal control program, consisting in a sequence of control modes. The proposal includes the development of an algorithm based on the idea of dynamic programming integrating Gaussian processes and Bayesian active learning. In addition, an efficient use of the data to improve the exploration of the continuous state spaces solutions can be achieved through this approach. A representative case study is discussed and analyzed to demonstrate the performance of the proposed algorithm.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
spa
dc.publisher
Elsevier
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
dc.subject
Control Multimodal
dc.subject
Programación Dinámica
dc.subject
Procesos Gaussianos
dc.subject
Incertidumbre
dc.subject
Política
dc.subject.classification
Sistemas de Automatización y Control
dc.subject.classification
Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información
dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS
dc.title
Control Multimodal en Entornos Inciertos usando Aprendizaje por Refuerzos y Procesos Gaussianos
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2016-08-01T18:37:55Z
dc.journal.volume
12
dc.journal.number
4
dc.journal.pagination
385-396
dc.journal.pais
España
dc.journal.ciudad
Valencia
dc.description.fil
Fil: de Paula, Mariano. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería Olavarria. Departamento de Electromecánica. Grupo INTELYMEC; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Tandil. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires; Argentina
dc.description.fil
Fil: Avila, Luis Omar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Santa Fe. Instituto de Desarrollo y Diseño (i); Argentina
dc.description.fil
Fil: Sánchez Reinoso, Carlos Roberto. Universidad Nacional de Catamarca. Facultad de Tecnologia y Ciencias Aplicadas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
dc.description.fil
Fil: Acosta, Gerardo Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Tandil. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería Olavarria. Departamento de Electromecánica. Grupo INTELYMEC; Argentina
dc.journal.title
Revista Iberoamericana de Automatica E Informatica Industrial
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1697791215000552
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://goo.gl/yZeVQN
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.1016/j.riai.2015.09.004
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1016/j.riai.2015.09.004
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