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Aprendizaje por refuerzo mediante métodos de búsqueda de política en sistemas electromecánicos

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Aprendizaje por refuerzo mediante métodos de búsqueda de política en sistemas electromecánicos

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Pastor Alcaraz, JM. (2016). Aprendizaje por refuerzo mediante métodos de búsqueda de política en sistemas electromecánicos. http://hdl.handle.net/10251/77698.

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Metadatos del ítem

Título: Aprendizaje por refuerzo mediante métodos de búsqueda de política en sistemas electromecánicos
Autor:
Director(es): Sala Piqueras, Antonio Armesto Ángel, Leopoldo
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática - Departament d'Enginyeria de Sistemes i Automàtica
Fecha acto/lectura:
2016-09-28
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] The aim of this master thesis is to study the state of art of reinforment learning, particularly those based on policy search methods and to apply such techniques to a 3DOFs inverted pendulum mechanism. The controller ...[+]


[ES] El objetivo de la tesina es estudiar las técnicas de aprendizaje por refuerzo con métodos basados en búsqueda de políticas para sistemas electromecánicos, pudiendo se estas aplicarse a una plataforma de 3 DOFs de ...[+]
Palabras clave: Reinforcement learning , Policy search , Optimal control , Robotics , Control , Aprendizaje por refuerzo , Búsqueda de política , Control óptimo , Robótica
Derechos de uso: Cerrado
Titulación: Máster Universitario en Automática e Informática Industrial-Màster Universitari en Automàtica i Informàtica Industrial
Tipo: Tesis de máster

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