Output Feedback Reinforcement Learning Control for Linear Systems - Syed Ali Asad Rizvi, Zongli Lin

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Output Feedback Reinforcement Learning Control for Linear Systems (eBook)

Syed Ali Asad Rizvi, Zongli Lin (Autoren)

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2022 | 1st ed. 2023
XVI, 294 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-031-15858-2 (ISBN)

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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.

Erscheint lt. Verlag	29.11.2022
Reihe/Serie	Control Engineering
Reihe/Serie	Control Engineering
Zusatzinfo	XVI, 294 p.
Sprache	englisch
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Mathematik
Schlagworte	Adaptive Dynamic Programming • model-free control • Model-Free Control Algorithms • Multi-Agent Synchronization • Optimal Tracking Control • Reinforcement Learning • Reinforcement Learning Algorithms
ISBN-10	3-031-15858-X / 303115858X
ISBN-13	978-3-031-15858-2 / 9783031158582

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Größe: 6,1 MB

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