물리 기반 밀집 보상으로서의 Lyapunov 지수: Kapitza 진자 운동을 넘어서는 안정화에 대한 RL 발견
요약
본 논문은 수직 운동이 있는 역진자 안정화 문제에 강화학습(RL)을 적용하고, 밀집 보상 신호로 Lyapunov 특성 지수(LCE)를 사용하는 방법을 제안합니다. 이 접근 방식을 통해 에이전트는 Kapitza 진자를 성공적으로 찾아내고, 진자의 회전을 감쇠시켜 수직 위치에 안정화시키는 것을 입증했습니다.
핵심 포인트
- RL 문제 해결을 위해 Lyapunov 특성 지수(LCE)를 밀집 보상으로 사용함.
- Kapitza 진자 운동 발견 및 역진자를 수직 위치로 감쇠 안정화 성공.
- 물리 시스템의 안정화에 대한 새로운 RL 접근법 제시.
컴퓨터 과학 > 머신러닝
제목: 물리 기반 밀집 보상으로서의 Lyapunov 지수: Kapitza 진자 운동을 넘어서는 안정화에 대한 RL 발견
[Abstract]: 우리는 수직 운동이 있는 역진자를 안정화하는 강화학습(RL) 문제에 대해 밀집 보상 신호로 Lyapunov 특성 지수(LCE)를 사용하는 것을 제안한다. LCE를 사용함으로써, 에이전트는 Kapitza 진자라고 알려진 진동 운동을 성공적으로 찾아냈을 뿐만 아니라, 진자의 회전을 감쇠시켜 엄격하게 수직인 위치에 있게 했다.
참고문헌 및 인용 도구
본 논문과 관련된 코드, 데이터 및 미디어
데모
추천 및 검색 도구
arXivLabs: 커뮤니티 협력자와 함께하는 실험 프로젝트
arXivLabs는 협력자들이 우리 웹사이트에서 새로운 arXiv 기능을 개발하고 공유할 수 있도록 하는 프레임워크이다.
arXivLabs를 사용하는 개인과 조직 모두 개방성, 커뮤니티, 우수성 및 사용자 데이터 개인 정보 보호라는 우리의 가치를 받아들이고 동의했다. arXiv는 이러한 가치에 전념하며 이를 준수하는 파트너와만 협력한다.
arXiv 커뮤니티에 가치를 더할 프로젝트 아이디어가 있습니까? arXivLabs에 대해 자세히 알아보기.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 arXiv cs.LG의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기0