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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Namryul Kim (Myongji University) Bumjoo Lee (Myongji University)
저널정보
대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.13 No.5
발행연도
2018.9
수록면
2,074 - 2,079 (6page)

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Global state space’s optimal policy is used for offline controller in the form of table by using Dynamic Programming. If an optimal policy table has a large amount of control data, it is difficult to use the system in a low capacity system. To resolve these problem, controller using the compressed optimal policy table is proposed in this paper. A DCT is used for compression method and the cosine function is used as a basis. The size of cosine function decreased as the frequency increased. In other words, an essential information which is used for restoration is concentrated in the low frequency band and a value of small size that belong to a high frequency band could be discarded by quantization because high frequency’s information doesn’t have a big effect on restoration. Therefore, memory could be largely reduced by removing the information. The compressed output is stored in memory of embedded system in offline and optimal control input which correspond to state of plant is computed by interpolation with Inverse DCT in online. To verify the performance of the proposed controller, computer simulation was accomplished with a one link inverted pendulum.
#Optimal policy #Dynamic programming #Compress #Discrete Cosine Transform (DCT) #Inverse Discrete Cosine Transform (IDCT)

목차

Abstract
1. Introduction
2. Preliminary
3. Compression Algorithm for Optimal Policy
4. Computer Simulation
5. Conclusion
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
Busoniu, Lucian, et al., “Reinforcement learning and dynamic programming using function approximators,” CRC Press, vol. 39, 2010, pp. 14-30. Jonathan P. How, “3. Dynamic programming : principle of optimality, dynamic programming, discrete LQR,” Principle of Optimal Control, MIT OCW, pp. 1-27, 2008. Andrew Ng, “13. Reinforcement Learning and Control,” CS 229 : Machine Learning, Stanford Univ., pp. 1-15, 2017. Michael Triantafyllou, “19. Linear Quadratic Regulator,” Maneuvering and Control of Surface and Underwater Vehicles, MIT OCW, pp. 92-98, 2004. Atkeson, Christopher G, “Randomly sampling actions in dynamic programming, In Approximate Dynamic Programming and Reinforcement Learning, 2007. ADPRL 2007. IEEE International Symposium on, pp. 185-192, 2007.

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