اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدتحقيق أمثليّة الأنظمة الخطية بحركيات غير معلومة باستخدام تقنيات بحوث العمليات الذكية
Optimization of the Linear Systems with Unknown Dynamics Using Intelligent Operations Research Techniques
1199
0 40
0
(
0
)
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
نُقدم في هذه المقالة طريقة، لإيجاد متحكم تكيّفيّ أمثل بالشكل المباشر للأنظمة الخطية مستمرة الزمن، بدون معرفة المصفوفات الحركية للنظام. و تُوظف الطريقة المقترحة إحدى تقنيات بحوث العمميات الذكية، و هي تقنية البرمجة الديناميكية التكيفية لحل معادلة ريكاتي الجبرية بشكل تكراري، باستخدام معلومات مباشرة من الحالة و الدخل، و بدون الحاجة إلى معرفة مُسبقة لحركيات النظام. و يُمكن بالإضافة لذلك إجراء كل التكرارات باستخدام معلومات الحالة و الدخل ذاتها لمرات عديدة و على بعض الفترات الزمنية الثابتة. كما تم في هذه المقالة تطوير خوارزمية عملية مباشرة، و تم تطبيقها لتصميم متحكم أمثل بمحرك ديزل نفاث مع إعادة تدوير غاز العادم.
This paper presents a method for finding online adaptive optimal controllers for continuous-time linear systems without knowing the system dynamical matrices. The proposed method employs one of Intelligent Operations Research Techniques, this technique is the adaptive dynamic programming, to iteratively solve the algebraic Riccati equation using the online information of state and input, without requiring the a priori knowledge of the system dynamics. In addition, all iterations can be conducted by using repeatedly the same state and input information on some fixed time intervals. A practical online algorithm is developed in this paper, and is applied to the controller design for a turbocharged diesel engine with exhaust gas recirculation.
مراجعة الذكاء الصنعي:
ملخص البحث
تقدم هذه الورقة طريقة لإيجاد متحكمات تكيّفية مثلى للأنظمة الخطية مستمرة الزمن دون معرفة مسبقة بمصفوفات حركيات النظام. تعتمد الطريقة المقترحة على تقنية البرمجة الديناميكية التكيفية، والتي تدمج بين بحوث العمليات الذكية والشبكات العصبية. يتم حل معادلة ريكاتي الجبرية بشكل تكراري باستخدام معلومات الحالة والدخل التي تُجمع عبر الزمن. تم تطبيق الخوارزمية على تصميم متحكم لمحرك ديزل نفاث مع إعادة تدوير غاز العادم، وأظهرت النتائج كفاءة الطريقة في تحقيق التحكم الأمثل دون الحاجة إلى معرفة مسبقة بمصفوفات النظام.
قراءة نقدية
تُعتبر هذه الورقة خطوة مهمة في مجال التحكم التكيّفي للأنظمة الخطية، حيث تقدم حلاً لمشكلة عدم معرفة حركيات النظام. ومع ذلك، يمكن الإشارة إلى بعض النقاط التي قد تحتاج إلى مزيد من البحث والتطوير. على سبيل المثال، قد تكون الطريقة المقترحة بطيئة في التعلّم خاصةً للأنظمة كبيرة الأبعاد، مما قد يتطلب تحسينات في خوارزميات التكرار لتسريع عملية التعلّم. بالإضافة إلى ذلك، قد يكون من المفيد دراسة تأثير التشويش الاستكشافي بشكل أعمق لضمان استقرار النظام في جميع الحالات.
أسئلة حول البحث
-
ما هي التقنية الأساسية المستخدمة في هذه الورقة لإيجاد متحكمات تكيّفية مثلى؟
التقنية الأساسية المستخدمة هي البرمجة الديناميكية التكيفية.
-
ما هو الهدف الرئيسي من هذه الورقة؟
الهدف الرئيسي هو تطوير خوارزمية برمجة ديناميكية تكيّفية خالية من المعرفة المسبقة بحركيات النظام.
-
ما هو التطبيق العملي الذي تم استخدامه لاختبار الخوارزمية المقترحة؟
تم استخدام الخوارزمية لتصميم متحكم لمحرك ديزل نفاث مع إعادة تدوير غاز العادم.
-
ما هي التحديات المحتملة التي قد تواجه الطريقة المقترحة؟
من التحديات المحتملة بطء عملية التعلّم خاصةً للأنظمة كبيرة الأبعاد، والحاجة إلى دراسة أعمق لتأثير التشويش الاستكشافي لضمان استقرار النظام.
المراجع المستخدمة
Al-Tamimi, A., Lewis, F. L., & Abu-Khalaf, M. (2007). Model-free Q-learning designs for linear discrete-time zero-sum games with application to H-infinity control. Automatica, 43(3), 473–481
(Baird, L.C.III. (1994). Reinforcement learning in continuous time: advantage updating. In Proceedings of IEEE international conference on neural networks. (pp.2448–2453
Bhasin, S., Sharma, N., Patre, P., & Dixon, W. E. (2011). Asymptotic tracking by a reinforcement learning-based adaptive critic controller. Journal of Control Theory and Applications, 9(3), 400–409
قيم البحث
اقرأ أيضاً
يهدف البحث الى دراسة خواص الجمل الخطية باستعمال البيانات الموجهة و البنى العددية، و إيجاد
خوارزميات فعالة تحدد العدد التقريبي للحدود اللاصفرية في مفكوك محددات مصفوفاتها، و تعتمد هذه
الخوارزميات على أشجار تمثل البنى العددية الحاوية مؤشرات الحدود الل
اصفرية.
تم التوصل في هذا البحث الى نتائج مهمة تخدم التطبيقات الهندسية العملية المستعملة للجمل الخطية
بمصفوفات غير كثيفة مثل الشبكات و الدارات الالكترونية، و علب السرع الأرضية، و الجمل متعددة الأعمال
و غيرها.
تمثل أعمال نقل التربة جزءاً أساسياً من أعمال المشاريع الهندسية ، كما تمثل تكلفة بنود تلك الأعمال الجزء الأكبر في مشروعات السدود و الطرق و المطارات. و لما كانت التكلفة تعتمد على مجموعة من العوامل المؤثرة في تلك التكلفة فان التكلفة من المسائل الهامة في
إدارة المشاريع. تناول هذا البحث عرضاً موجزاً لمختلف الطرق التي استخدمت في حساب تكلفة أعمال التربة و العوامل المؤثرة على هذه التكلفة. تم تطوير النماذج الرياضية القديمة بحيث يمكنها التعامل مع وجود أكثر من نوع من التربة في أماكن الحفر و الردم كما عالج النموذج المطور مشكلة نقل التربة عند تواجد أنواع من التربة في أماكن الحفر لابد من ترحيلها لأنها غير صالحة للردم بحيث تم استخدام البرمجة الخطية لصياغة النموذج الرياضي و تكوين دالة الهدف و الشروط المقيدة مع الأخذ بعين الاعتبار جميع الحالات التي يمكن تواجدها في المشروع. تم إعداد برنامج حاسوبي لتكوين المشكلة بشكل قياسي و استخدام برنامج (LINDO) لحل النموذج المشكل من البرنامج الحاسوبي و إعطاء الحل الأمثل.
نتناولُ في هذه الأطروحةِ مسألة اَلهبوطِ الاضطراريِّ لطائرةٍ غيرِ مأهولةٍ ثابتةِ الجناحِ فاقدةٍ للدفعِ على أرضٍمستو يةٍ أو متسلقةٍ محدودةِ الأبعاد. نركز فُي بحثنا على الطائراتِ متوسطةِ الحجمِ التي ٺتطلبُ القيامَ بهبوطٍ تقليديٍّ على عجلات، بينما تقتصر
سُطوحُ التحكمِ المتوفرة فُيها على السطوحِ الرئيسيةِ فقط، أي دفةِ الارتفاعِ و دفةِ التوجيهِ و الجنيحات، دونَ أيِّ سطوحٍ مخصصةٍ للتحكمِ بالكبح.
تم في هذا البحث عرض دراسة مسألة قابلية التحكم و كذلك قابلية الرصد للأنظمة الخطية المستمرة الثابتة مع الزمن.
و تم التوصل إلى إيجاد معايير لقابلية التحكم و قابلية الرصد. و كذلك تم استنتاج متجهة التحكم التي تنقل النظام من الحالة الابتدائية x(0) إلى الح
الة النهائية x(tf) في زمن محدد tf>0 موضحا ذلك بمثال. و كذلك تم وضع خوارزمية جديدة لإيجاد متجهة التحكم و التي تمكننا من نقل النظام من الحالة الابتدائية إلى الحالة النهائية. كما تموضع برنامج لرسم مسار متجهة الحالة و متجهة الرصد.
تم في هذا البحث دمج تقنيتين من تقنيات الذكاء الصنعي، و هما خوارزمية أمثلية مستعمرة النمل
(ACO) و الخوارزمية الجينية (GA) لتحقيق أمثلية نظام التعلم المُعزّز العودي لتداول الأسهم. و يعتمد نظام التداول المقترح على خوارزمية أمثلية مستعمرة النمل و الخوار
زمية الجينية لاختيار مجموعة مثالية من
المؤشرات الأساسية و الفنية لتحسين أداء التداول.
الأسئلة المقترحة
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
