Using deep reinforcement learning to design a tracking controller for a real-time hybrid simulation benchmark problem

Este trabajo introduce el uso de Deep Reinforcement Learning (DRL) en simulaciones híbridas en tiempo real (Real Time Hybrid Simulation en inglés o RTHS) para diseñar el controlador de seguimiento que acopla las particiones numéricas y experimentales del sistema simulado. Diseñamos diferentes contro...

Full description

Autores:

Niño Hilarión, Andrés Felipe

Tipo de recurso:

Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:

2021

Institución:

Universidad de los Andes

Repositorio:

Séneca: repositorio Uniandes

Idioma:

eng

OAI Identifier:

oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/55345

Acceso en línea:

http://hdl.handle.net/1992/55345

Palabra clave:

Real-time Hybrid Simulation
Reinforcement learning
RTHS
Machine learning
Structural Control
Ingeniería

Rights

openAccess

License

https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf