The present disclosure describes systems and methods that include calculating, via a reinforcement learning agent (RLA) controller, a plurality of state-action values based on sensor data representing an observed state, wherein the RLA controller utilizes a deep neural network (DNN) and generating, via a fuzzy controller, a plurality of linear models mapping the plurality of state-action values to the sensor data.


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    Titel :

    Interpreting data of reinforcement learning agent controller


    Beteiligte:

    Erscheinungsdatum :

    24.01.2023


    Medientyp :

    Patent


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Englisch


    Klassifikation :

    IPC:    B60T Bremsanlagen für Fahrzeuge oder Teile davon , VEHICLE BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF / B60W CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION , Gemeinsame Steuerung oder Regelung von Fahrzeug-Unteraggregaten verschiedenen Typs oder verschiedener Funktion / G05D SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES , Systeme zum Steuern oder Regeln nichtelektrischer veränderlicher Größen / G06F ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING , Elektrische digitale Datenverarbeitung / G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen / G06V



    INTERPRETING DATA OF REINFORCEMENT LEARNING AGENT CONTROLLER

    NAGESHRAO SUBRAMANYA / JALES COSTA BRUNO SIELLY / FILEV DIMITAR PETROV | Europäisches Patentamt | 2020

    Freier Zugriff


    Improve PID controller through reinforcement learning

    Qin, Yunxiao / Zhang, Weiguo / Shi, Jingping et al. | IEEE | 2018



    Approximation of Agent Dynamics Using Reinforcement Learning

    Kirkpatrick, K. / Valasek, J. / American Institute of Aeronautics and Astronautics | British Library Conference Proceedings | 2013