Об использовании нейронных регуляторов
Рассматривается применение нейронных сетей для синтеза систем регулирования. Приведены примеры синтеза систем регулирования с использованием методов обучения с подкреплением, при котором задействован вектор состояния. Обсуждается синтез нейронного регулятора для объектов с недоступным вектором состояния: 1) вариант с использованием нейронной сети с рекуррентными обратными связями; 2) вариант с использованием входного вектора ошибок, где каждая ошибка (кроме первой) поступает на вход нейронной сети, проходя через элемент задержки. К недостаткам первого способа относится то, что для такой структуры нейронной сети не удается применить существующие методы обучения с подтверждением, и для обучения требуется использовать набор данных, полученный, например, от предварительно рассчитанного линейного регулятора. Структура нейронной сети, используемая во втором варианте, позволяет применить методы обучения с подкреплением, но в статье приводится утверждение и его доказательство, что для синтеза системы управления объектами с тремя и более интеграторами нейронная сеть без рекуррентных связей не может быть использована. Приведено применение вышеуказанных структур на примерах синтеза систем управления для объектов представленных в дискретном виде.