Problemas de control óptimouna aproximación mediante redes neuronales
- Hamilton Castro, Alberto Francisco
- Acosta Sánchez, Leopoldo
- Marichal Plasencia, Graciliano Nicolás
- Méndez Pérez, Juan Albino
- Moreno Ruiz, Lorenzo
- Troya Linero, José María (dir. congr.)
- Rodríguez León, Casiano (dir. congr.)
Editorial: Asociación Española de Informática y Automática
Año de publicación: 1995
Páginas: 235-244
Congreso: Jornadas de Informática (1. 1995. Puerto de la Cruz)
Tipo: Aportación congreso
Resumen
El objetivo de este trabajo es el estudio del comportamiento de las Redes Neuronales (RN) en la resolución de los problemas de control óptimo (PCO) en sistemas no lineales continuos con índices de costo arbitrarios. Presentamos dos métodos que resuelven el PCO para regiones del espacio de estados por medio de optimización multietapa a través de una cadena de RN. Cada RN tiene una estructura multicapa de alimentación hacia adelante totalmente interconectada y el algoritmo de entrenamiento para la cadena de RN es la Back Propagation (BP). Esta estructura de cadena es diferente para cada método así como los métodos de discretización: clásica y de funciones de bloques de pulsos (BPF). En trabajos previos hemos tratado con estos mismos problemas por medio de la programación dinámica (PD), para la cual hemos encontrado estrategias que reducen la complejidad espacio-temporal. En este trabajo mostraremos las ventajas y desventajas de ambos métodos.