Controle ótimo de descarregadores de navios utilizando aprendizado por reforço

Autor(es)

Leonardo Azevedo Scárdua ^[1] ; José Jaime da Cruz ^[2] ; Anna Helena Reali Costa ^[3]

Afiliação do(s) autor(es)

^[1] USP. Escola Politécnica

^[2] USP. Escola Politécnica

^[3] USP. Escola Politécnica

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: Sba : Controle & Automação; v. 14, n. 4, p. 368-376, 2003-12-00.

Resumo

Este trabalho descreve o uso de Aprendizado por Reforço para a obtenção de trajetórias ótimas e controle anti-balanço de um descarregador de navios. O ciclo de descarga é dividido em seis etapas e, para cada uma delas, é definido um problema de otimização. Para a solução deste são utilizados um algoritmo TD(0) juntamente com uma rede neural do tipo perceptron multicamada como um aproximador da função valor. Os resultados obtidos são comparados com resultados de Controle Ótimo. (AU)

• Processo FAPESP: 97/04668-1 - Controle de sistemas com dinâmica sujeita a incertezas
• Beneficiário: Oswaldo Luiz Do Valle Costa
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Processo FAPESP: 01/14588-2 - Aprendizagem autônoma da coordenação de comportamentos para robôs móveis
• Beneficiário: Carlos Henrique Costa Ribeiro
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular