| Título : |
Adaptive Dynamic Programming with Applications in Optimal Control |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Liu, Derong, Autor ; Wei, Qinglai, Autor ; Wang, Ding, Autor ; Yang, Xiong, Autor ; Li, Hongliang, Autor |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2017 |
| Número de páginas: |
XXX, 594 p. 203 ilustraciones, 175 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-319-50815-3 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Ingeniería de control Inteligencia Computacional Óptica no lineal Teoría de sistemas y control |
| Índice Dewey: |
6.298.312 |
| Resumen: |
Este libro cubre los desarrollos más recientes en programación dinámica adaptativa (ADP). El texto comienza con una revisión exhaustiva de los antecedentes de ADP, asegurándose de que los lectores estén suficientemente familiarizados con los fundamentos. En la parte central del libro, los autores abordan primero los sistemas de tiempo discreto y luego los sistemas de tiempo continuo. La cobertura de los sistemas de tiempo discreto comienza con una forma más general de iteración de valor para demostrar su convergencia, optimización y estabilidad con un análisis teórico completo y exhaustivo. Se estudia una forma más realista de iteración de valores donde se supone que las aproximaciones de funciones de valor tienen errores finitos. La programación dinámica adaptativa también detalla otra vía del enfoque ADP: la iteración de políticas. Tanto las formas básicas como las generalizadas de ADP basadas en iteraciones de políticas se estudian con un análisis teórico completo y exhaustivo en términos de convergencia, optimización, estabilidad y límites de error. Entre los sistemas de tiempo continuo, el control de sistemas no lineales afines y no afines se estudia utilizando el enfoque ADP que luego se extiende a otras ramas de la teoría del control, incluido el control descentralizado, el control de costos robusto y garantizado y la teoría de juegos. En la última parte del libro se presenta la importancia de la teoría ADP en el mundo real, centrándose en tres ejemplos de aplicación desarrollados a partir del trabajo de los autores: • programación de energía renovable para redes eléctricas inteligentes; • procesos de gasificación del carbón; y • reacciones de desplazamiento agua-gas. Los investigadores que estudien métodos de control inteligente y los profesionales que busquen aplicarlos en las industrias de procesos químicos y de suministro de energía encontrarán mucho de interés en este tratamiento exhaustivo de un enfoque avanzado de control. Avances en Control Industrial tiene como objetivo informar e incentivar la transferencia de tecnología en ingeniería de control. El rápido desarrollo de la tecnología de control tiene un impacto en todas las áreas de la disciplina de control. La serie ofrece una oportunidad para que los investigadores presenten una exposición ampliada de nuevos trabajos en todos los aspectos del control industrial. |
| Nota de contenido: |
History of Adaptive Dynamic Programming -- Part I: Continuous-Time Systems -- Optimal Control of Continuous-Time Affine Nonlinear Systems -- Optimal Control of Nonaffine Continuous-Time Systems -- Robust and Guaranteed Cost Control of Continuous-Time Nonlinear Systems -- Decentralized Stabilization and Control of Nonlinear Interconnected Systems -- Online Synchronous Optimal Learnign Algorithms for Multiplayer Nonzero-Sum Games with Unknown Dynamics -- Part II: Discrete-Time Systems -- Value Iteration Adaptive Dynamic Programming for Discrete-Time Nonlinear Systems -- Finite Approximation Error-Based Value Iteration for Adaptive Dynamic Programming -- Policy Iteration for Optimal Control of Discrete-Time Nonlinear Systems -- Generalized Policy Iteration Adaptive Dynamic Programming for Discrete-Time Nonlinear Systems -- Error-Bound Analysis of Adaptive Dynamic Programming Algorithms for Solving Undiscounted Optimal Control Problems -- Part III: Applications -- Adaptive Dynamic Programming for Renewable Energy Scheduling and Battery Management in Smart Homes -- Adaptive Dynamic Programming for Optimal Tracking Control of a Coal Gasification Process -- Data-Driven Neuro-Optimal Temperature Control of Water–Gas Shift Reaction. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
Adaptive Dynamic Programming with Applications in Optimal Control [documento electrónico] / Liu, Derong, Autor ; Wei, Qinglai, Autor ; Wang, Ding, Autor ; Yang, Xiong, Autor ; Li, Hongliang, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XXX, 594 p. 203 ilustraciones, 175 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-50815-3 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Ingeniería de control Inteligencia Computacional Óptica no lineal Teoría de sistemas y control |
| Índice Dewey: |
6.298.312 |
| Resumen: |
Este libro cubre los desarrollos más recientes en programación dinámica adaptativa (ADP). El texto comienza con una revisión exhaustiva de los antecedentes de ADP, asegurándose de que los lectores estén suficientemente familiarizados con los fundamentos. En la parte central del libro, los autores abordan primero los sistemas de tiempo discreto y luego los sistemas de tiempo continuo. La cobertura de los sistemas de tiempo discreto comienza con una forma más general de iteración de valor para demostrar su convergencia, optimización y estabilidad con un análisis teórico completo y exhaustivo. Se estudia una forma más realista de iteración de valores donde se supone que las aproximaciones de funciones de valor tienen errores finitos. La programación dinámica adaptativa también detalla otra vía del enfoque ADP: la iteración de políticas. Tanto las formas básicas como las generalizadas de ADP basadas en iteraciones de políticas se estudian con un análisis teórico completo y exhaustivo en términos de convergencia, optimización, estabilidad y límites de error. Entre los sistemas de tiempo continuo, el control de sistemas no lineales afines y no afines se estudia utilizando el enfoque ADP que luego se extiende a otras ramas de la teoría del control, incluido el control descentralizado, el control de costos robusto y garantizado y la teoría de juegos. En la última parte del libro se presenta la importancia de la teoría ADP en el mundo real, centrándose en tres ejemplos de aplicación desarrollados a partir del trabajo de los autores: • programación de energía renovable para redes eléctricas inteligentes; • procesos de gasificación del carbón; y • reacciones de desplazamiento agua-gas. Los investigadores que estudien métodos de control inteligente y los profesionales que busquen aplicarlos en las industrias de procesos químicos y de suministro de energía encontrarán mucho de interés en este tratamiento exhaustivo de un enfoque avanzado de control. Avances en Control Industrial tiene como objetivo informar e incentivar la transferencia de tecnología en ingeniería de control. El rápido desarrollo de la tecnología de control tiene un impacto en todas las áreas de la disciplina de control. La serie ofrece una oportunidad para que los investigadores presenten una exposición ampliada de nuevos trabajos en todos los aspectos del control industrial. |
| Nota de contenido: |
History of Adaptive Dynamic Programming -- Part I: Continuous-Time Systems -- Optimal Control of Continuous-Time Affine Nonlinear Systems -- Optimal Control of Nonaffine Continuous-Time Systems -- Robust and Guaranteed Cost Control of Continuous-Time Nonlinear Systems -- Decentralized Stabilization and Control of Nonlinear Interconnected Systems -- Online Synchronous Optimal Learnign Algorithms for Multiplayer Nonzero-Sum Games with Unknown Dynamics -- Part II: Discrete-Time Systems -- Value Iteration Adaptive Dynamic Programming for Discrete-Time Nonlinear Systems -- Finite Approximation Error-Based Value Iteration for Adaptive Dynamic Programming -- Policy Iteration for Optimal Control of Discrete-Time Nonlinear Systems -- Generalized Policy Iteration Adaptive Dynamic Programming for Discrete-Time Nonlinear Systems -- Error-Bound Analysis of Adaptive Dynamic Programming Algorithms for Solving Undiscounted Optimal Control Problems -- Part III: Applications -- Adaptive Dynamic Programming for Renewable Energy Scheduling and Battery Management in Smart Homes -- Adaptive Dynamic Programming for Optimal Tracking Control of a Coal Gasification Process -- Data-Driven Neuro-Optimal Temperature Control of Water–Gas Shift Reaction. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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