A model-based deep reinforcement learning method applied to finite-horizon optimal control of nonlinear control-affine system

저자

Jong Woo Kim, Byung Jun Park, Haeun Yoo, Tae Hoon Oh, Jay H. Lee, 이종민 (Jong Min Lee)

연구주제

Adaptive Dynamic Programming Control · Reinforcement Learning in Robotics · Advanced Control Systems Optimization

NTIS 과학기술표준분류

화공 > 화학공정 > 촉매/반응기술

배정 근거: 논문을 지원한 과제의 분류(정책 연계 맵과 같은 방법).

AI 연구 키워드·방법

control affine nonlinear system finite horizon optimal control 모델 기반 강화학습

심층 신경망(DNN)

키워드 (OpenAlex)

Hamilton-Jacobi-Bellman equation finite-horizon optimal control nonlinear control-affine systems time-varying reference trajectory deep neural network approximate dynamic programming costate estimation

초록

이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)

연도	과제	부처	사업	수행기관	NTIS 분류(1순위)
2020	초저에너지 자동차 초저배출 사업단	과학기술정보통신부	집단연구지원(R&D)	고려대학교	화공 > 화학공정 > 촉매/반응기술