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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2002.6
- 수록면
- 1,092 - 1,098 (7page)
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This paper discusses the composition of the theory of reinforcement learning, which is applied in real-time learning, and evolutionary strategy, which proves its the superiority in the finding of the optimal solution at the off-line learning method. The individuals are reduced in order to learn the evolutionary strategy in real-time, and new method that guarantee the convergence of evolutionary mutations are proposed. It is possible to control the control object varied as time changes. As the state value of the control object is generated, applied evolutionary strategy each sampling time because of the learning process of an estimation, selection, mutation in real-time. These algorithms can be applied, the people who do not have knowledge about the technical tuning of dynamic systems could design the controller or problems in which the characteristics of the system dynamics are slightly varied as time changes. In the future, studies are needed on the proof of the theory through experiments and the characteristic considerations of the robustness against the outside disturbances.
목차
Abstract
1.서론
2.이론적 배경
3.전기 유압 서보 시스템
4.시뮬레이션 결과 및 고찰
5.결론
참고문헌
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