การเพิ่มประสิทธิภาพของการควบคุมแบบไร้รูปแบบ ในระบบที่มีความยืดหยุ่นสูง

การเข้าใจการควบคุมแบบอัตโนมัติ

การควบคุมแบบไม่กําหนดรุ่น แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงของรูปแบบอย่างต่ําในวิศวกรรมควบคุม โดยเฉพาะสําหรับระบบที่มีความยืดหยุ่นสูง ที่วิธีการสร้างแบบแบบแบบดั้งเดิมจะลดลง

ผลประโยชน์หลักของการควบคุมแบบไม่จํากัด คือความสามารถในการปรับตัวเข้ากับแรงผลักดันที่ไม่รู้จัก แทนที่จะอาศัยรุ่นที่ตั้งไว้ก่อน ๆ ตัวควบคุมสํารวจพื้นที่ของรัฐ และใช้ข้อสังเกตเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างเพิ่มขึ้น วิธีนี้ข้อมูลขับเคลื่อนจัดลําดับได้ดีกับความสามารถในการจับและคํานวณในปัจจุบัน

Core Techicics ในการควบคุมแบบอิสระ

วิธีการต่างๆ มากมาย ตกอยู่ใต้ร่มของการควบคุมที่ปราศจากแบบจําลองอย่างเหมาะสม แต่ละวิธีมีจุดแข็งและจุดเสียของแบบที่พิเศษ และการเลือกเทคนิคต่าง ๆ มักขึ้นอยู่กับธรรมชาติของระบบ ทรัพยากรการคํานวณที่มี และความต้องการในการแสดง

การ เรียน รู้ ที่ เสริม กําลัง

การเรียนรู้แบบเสริม (RL) ได้เกิดขึ้นเป็นโครง คุณประโยชน์ในการสร้างแบบจําลองแบบอิสระใน RL ตัวแทนเรียนรู้นโยบายที่เหมาะสมที่สุดจากการใช้งานกับสิ่งแวดล้อมหลายครั้ง ได้รับรางวัลหรือบทลงโทษสําหรับการกระทําของตน เคล็ดลับคือ การเพิ่มรางวัลสูงสุดสําหรับการกระทํา โดยไม่ได้กําหนดให้มีการปรับเปลี่ยนรูปแบบการสอนแบบ Q-dates เช่น Q-NODD และวิธีการแบบ Propedia เช่น PPO (PML) ได้ดําเนินการอย่างมีประสิทธิภาพในการใช้งานอย่างต่อเนื่องสําหรับระบบที่มีประสิทธิภาพสูง สถาปัตยกรรมของนักแสดง: การปรับเปลี่ยนการทํางานตามหลักเกณฑ์ของนักแสดง การประมาณค่าฟังก์ชัน ส่วนการจําแนกของนักแสดง การเพิ่มข้อมูล กํากับพฤติกรรมของนักแสดง การเพิ่มความชื่นชอบของนักแสดง การเพิ่มความชื่นชอบของพฤติกรรมแบบ RL เป็นพฤติกรรมแบบย่อ แต่การใช้ความยืดหยุ่นของพฤติกรรมแบบ R.

การโปรแกรมแบบไม่ตายตัว

โปรแกรมแบบไดนามิกส์ (ADP) เป็นกลุ่มของวิธีการ ที่ประมาณค่าฟังก์ชันและควบคุมที่มีคุณภาพดีที่สุด โดยเทคนิค ADP มักจะใช้เครือข่ายประสาทหรือฟังก์ชันอื่น ๆ เพื่อแสดงฟังก์ชันค่าและตัวควบคุม ส่วนกระบวนการย่อยต่าง ๆ นั้นเกี่ยวข้องกับการประเมินนโยบาย (เพิ่มค่าจากนโยบายปัจจุบัน) และเพิ่มนโยบายต่าง ๆ ที่ใช้ในนโยบายนี้ (เพิ่มจากฟังก์ชันค่าต่าง ๆ ที่อยู่บนระบบที่มีการกําหนดค่าต่าง ๆ ของระบบใหม่ หรือใช้ในระบบคอมพิวเตอร์ได้ หุ่นยนต์ไม่จํากัดตัวโปรแกรม (PDP) ใช้คําสั่งแบบไดนามิกส์ (PDF) เพื่อทําการเชื่อมต่อเครือข่ายแบบเครือข่ายแบบเครือข่ายแบบเดียว และใช้ตัวชี้ตําแหน่งแบบไม่ตรง (PDF) เพื่อทําให้ระบบของสื่อสามารถทํางานได้โดยไร้ระบบระบุ

อัลกอริธึมของ Evolution

อัลกอริทึมวิวัฒนาการ (EAS) นําเสนอวิธีควบคุมประชากรเพื่อการจําลองแบบฟรีตัว เทคนิกเช่น อัลกอริทึมพันธุกรรม โครงสร้างเชิงอนุพันธ์ และกลยุทธ์การปรับตัวของวิวัฒนาการแบบร่วม (CMA-ES) พัฒนานโยบายควบคุมผู้เข้าแข่งขันมากกว่ารุ่นอื่น ๆ ในแต่ละรุ่น นโยบายจะถูกประเมินค่าในระบบหรือโปรแกรมจําลองระบบจริง และนักแสดงที่ดีที่สุดจะถูกคัดเลือกให้สร้างรุ่นต่อไปได้อย่างตรงไปตรงมา การตั้งค่าเฉพาะด้านความเที่ยงตรง และไม่ได้กําหนดให้มีการพัฒนาระบบที่เหมาะสมสําหรับความไม่ยืดหยุ่นหรือค่าใช้จ่ายแบบโมเมนตัม ในขณะที่ปกติแล้วจะมีต้นทุนต่ํากว่า R-Dode

ปัญหา เรื่อง การ ลด ความ เสี่ยง และ การ ลด ความ เสี่ยง

การถอดเครื่องจําลองแบบระบบไดนามิคแบบไม่จํากัด มีชุดความท้าทายที่จะต้องกล่าวถึง เพื่อรับประกันความปลอดภัย, ความเสถียร และประสิทธิภาพของปฏิบัติการ

ความ มั่นคง และ ปัญหา ความ เสมอ ต้น เสมอ ปลาย

อัลกอริทึมที่ไม่มีโมเดลมักขาดการรับรองในเสถียรภาพอย่างเป็นทางการ โดยเฉพาะในช่วงการเรียนรู้ ระบบที่ควบคุมความไม่เสถียร สามารถทําให้ระบบล้มเหลวได้

การสุ่มตัวอย่างและสํารวจ

ระบบที่มีความไวสูงมักจะดําเนินการในความเร็วของเวลา จํากัดจํานวนของการปฏิสัมพันธ์ที่มีให้เรียนรู้ วิธีการแบบไม่จํากัด ไม่มีความเชี่ยวชาญในการใช้งานตัวอย่าง

ประสาน งาน กับ การ ใช้ เวลา จริง

การคํานวณอุปราคาของอัลกอริทึมที่ไม่มีโมเดล -- โดยเฉพาะการใช้เครือข่ายประสาทลึก - อาจหนักได้ ในระบบหรือวงจรความถี่สูง การคํานวณจะต้องเสร็จสมบูรณ์ภายในไมโครวินาที การพัฒนาจะต้องเสร็จสมบูรณ์ภายในไมโครวินาที การพัฒนารวมการลดความไวต่อการเชื่อมต่อของเครือข่าย การปรับโครงสร้างระบบคอมพิวเตอร์ และความเร็วของฮาร์ดแวร์ (เช่น การใช้ GPUs หรือ FGA) สําหรับบางโปรแกรม เช่น เครือข่ายพื้นฐานพื้นฐานแบบ Radio (Fedical Apprimpators) การปรับปรุงการทํางานได้ดีพอ ขณะที่มีการกําหนดค่าจริง (การปรับระบบการค้าออนไลน์) ร่วมกับระบบอื่น ๆ: การปรับปรุงระบบบางส่วนสามารถเพิ่มความเร็วในบางระบบได้โดยเพิ่มความเร่งในการเชื่อมต่อแบบออนไลน์ และปรับให้มีความยืดหยุ่นอย่างต่ํา

การ เข้า ถึง แบบ ปรับ ปรุง คุณภาพ

เพื่อรวมจุดแข็งของวิธีการแบบและไร้แบบจําลองให้รวมกัน นักวิจัยได้พัฒนาสถาปัตยกรรมลูกผสม ตัวอย่างเช่น ส่วนประกอบแบบที่สามารถสร้างกิจกรรมควบคุมเบื้องต้น หรือสร้างขอบเขตการคาดเดาแบบระยะสั้น ในขณะที่องค์ประกอบที่ไม่มีแบบจําลองเรียนรู้ว่า

โปรแกรมควบคุมแบบอัตโนมัติ

ทิศทางที่ตรงกันข้ามของวิธีการไร้รูปแบบ นําไปสู่การรับอุปการะพวกเขาในหลายๆอุตสาหกรรม ด้านล่างมีตัวอย่างขยายของโปรแกรมโลกแห่งความเป็นจริง

รถ พาหนะ ที่ อัตโนมัติ และ เครื่อง ยนต์

พาหนะอัตโนมัติที่ทํางานในการจราจรที่คาดเดาไม่ได้ เปลี่ยนแปลงสภาพอากาศ หรือภูมิประเทศที่ขรุขระ มีประโยชน์อย่างมากจากการควบคุมแบบแบบอย่าง อัลกอริทึม RL ได้ถูกใช้เพื่อฝึกนโยบายการขับขี่จากกล้อง

หุ่น ยนต์ ใน สภาพ แวด ล้อม ที่ ไม่ มี โครง สร้าง

หุ่นยนต์กลไกการทํางานมีการทํางานเกี่ยวกับการจับวัตถุไม่ทราบสาเหตุ การประกอบในเงื่อนไขที่หลากหลาย หรือการเคลื่อน โลโคชั่นบนพื้นดินไม่สมบูรณ์ ใช้วิธีการแบบไม่จํากัดในการปรับตัวตามเวลาจริง อัลกอริทึมวิวัฒนาการพบความสําเร็จในการพัฒนารูปแบบการหมุนสําหรับหุ่นยนต์ที่หมุนได้ ในขณะที่ RL เปิดใช้งานการจับคลื่นเสียงแบบฉลาด ด้วยสัมผัสแบบมีมิติสูง ในการตั้งค่าของอุตสาหกรรม การควบคุมแบบไม่จํากัดช่วยให้หุ่นยนต์สามารถรักษาความแม่นยําได้ แม้ว่าจะใส่หรือปรับเปลี่ยนส่วนเรขาคณิต

ระบบ พลังงาน และ พลัง งาน

ในตารางที่ฉลาดและเล็กจิ๋ว ธรรมชาติที่ผันผวนของรุ่นที่หมุนเวียนได้และความต้องการโหลด ทําให้ควบคุมรุ่นได้อย่างดีที่สุด อัลกอริทม์ (Adritm) ได้ถูกใช้เพื่อจัดการการจัดเก็บแบตเตอรี่

วิศวกรรมกระบวนการและวิศวกรรมเคมี

กระบวนการเคมีมักแสดงพฤติกรรมที่ไม่เชิงเส้น การบันทึกเวลา ซึ่งยากที่จะจําลองจากหลักการแรก รูปแบบการควบคุมแบบไร้รูปแบบถูกใช้เพื่อควบคุมอุณหภูมิของเตาปฏิกรณ์แบบผสม โครงสร้างของคอลัมน์การกลั่นกรอง และการควบคุมคุณภาพ โพลีเมอร์ โปรแกรมเหล่านี้จะควบคุมความสามารถของวิธีการแบบไม่เพิ่มความเร็ว เพื่อเรียนรู้จากข้อมูลโพรเซส และปรับตัวให้มีการลดความบิดเบือนหรือการแบ่งส่วน

ทิศทางในอนาคต

ขอบเขตของการควบคุมที่ปราศจากแบบจําลองนั้นถูกพัฒนาขึ้นอย่างรวดเร็ว ช่องทางการรวมความไม่แน่นอนเข้าด้วยกัน เพื่อตัดสินใจอย่างแข็งแรงเพื่อทําการตัดสินใจอย่างไม่จํากัด ไม่ขึ้นอยู่กับการประมาณแบบ การรวมข้อมูลแบบออฟไลน์และการเรียนรู้ออนไลน์เพื่อปรับตัวตลอดชีวิต และการพัฒนาเพื่อรับประกันความปลอดภัยและการบรรจบกันในพื้นที่ที่ต่อเนื่องกันได้ ขอบเขตอื่นก็คือการใช้ระบบหลายระบบอิสระของอุปกรณ์ ที่บังคับการบังคับโดยไร้การควบคุมหลายระบบ

สําหรับการอ่านเพิ่มเติม ดู [FLT: 0] ภาพประกอบของวิกิเปเดียของการควบคุมแบบฟรี บทความ สืบค้นเกี่ยวกับ การเพิ่มความแรงในการเรียนรู้การควบคุมโดรน และ (FT:4] การสํารวจเทคนิคการปรับเปลี่ยนการเขียนโปรแกรม (FLT:5).