Published by Éditions universitaires européennes, 2016
ISBN 10: 3639544412 ISBN 13: 9783639544411
Language: French
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Published by Editions Universitaires Europeennes EUE Nov 2017, 2017
ISBN 10: 3639544412 ISBN 13: 9783639544411
Language: French
Seller: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany
£ 62.33
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Add to basketTaschenbuch. Condition: Neu. Neuware -Cet ouvrage s'intéresse à la résolution numérique des problèmes de la commande H-infinie non linéaire. Les méthodes en question se basent en premier lieu sur les résidus pondérés (Galerkin et Réseaux de Neurones). Ces dernières sont hybridées avec l'algorithme des approximations successives pour faciliter la résolution des équations Hamilton-Jaccobi-Isaacs résultantes. Nous avons étudié plusieurs approches de la commande H-infinie non linéaire, à savoir, la commande continue/discrète par retour d'état avec et sans contraintes, la commande à horizon fini et la commande par retour de sorties impliquant un observateur non linéaire. Le deuxième volet de ce travail s'intéresse à un algorithme d'apprentissage en ligne de type renforcement basé sur le concept d'Acteur-Critique pour la résolution des équations HJI. Le troisième volet est celui de l'utilisation d'une méta-heuristique d'optimisation basée sur les essaims de particules (PSO), pour la résolution des équations HJI. Ces techniques ont été appliqués pour la commande d'une variété de systèmes non linéaires dynamiques. Les résultats de simulation obtenus ont montré des meilleurs performances en matière de stabilité et robustesse.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 216 pp. Französisch.
Published by Éditions universitaires européennes, 2016
ISBN 10: 3639544412 ISBN 13: 9783639544411
Language: French
Seller: Revaluation Books, Exeter, United Kingdom
Paperback. Condition: Brand New. 216 pages. French language. 8.66x5.91x0.49 inches. In Stock.
Published by Editions Universitaires Europeennes EUE Nov 2017, 2017
ISBN 10: 3639544412 ISBN 13: 9783639544411
Language: French
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Add to basketTaschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Cet ouvrage s'intéresse à la résolution numérique des problèmes de la commande H-infinie non linéaire. Les méthodes en question se basent en premier lieu sur les résidus pondérés (Galerkin et Réseaux de Neurones). Ces dernières sont hybridées avec l'algorithme des approximations successives pour faciliter la résolution des équations Hamilton-Jaccobi-Isaacs résultantes. Nous avons étudié plusieurs approches de la commande H-infinie non linéaire, à savoir, la commande continue/discrète par retour d'état avec et sans contraintes, la commande à horizon fini et la commande par retour de sorties impliquant un observateur non linéaire. Le deuxième volet de ce travail s'intéresse à un algorithme d'apprentissage en ligne de type renforcement basé sur le concept d'Acteur-Critique pour la résolution des équations HJI. Le troisième volet est celui de l'utilisation d'une méta-heuristique d'optimisation basée sur les essaims de particules (PSO), pour la résolution des équations HJI. Ces techniques ont été appliqués pour la commande d'une variété de systèmes non linéaires dynamiques. Les résultats de simulation obtenus ont montré des meilleurs performances en matière de stabilité et robustesse. 216 pp. Französisch.
Published by Editions Universitaires Europeennes EUE, 2016
ISBN 10: 3639544412 ISBN 13: 9783639544411
Language: French
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Add to basketTaschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Cet ouvrage s'intéresse à la résolution numérique des problèmes de la commande H-infinie non linéaire. Les méthodes en question se basent en premier lieu sur les résidus pondérés (Galerkin et Réseaux de Neurones). Ces dernières sont hybridées avec l'algorithme des approximations successives pour faciliter la résolution des équations Hamilton-Jaccobi-Isaacs résultantes. Nous avons étudié plusieurs approches de la commande H-infinie non linéaire, à savoir, la commande continue/discrète par retour d'état avec et sans contraintes, la commande à horizon fini et la commande par retour de sorties impliquant un observateur non linéaire. Le deuxième volet de ce travail s'intéresse à un algorithme d'apprentissage en ligne de type renforcement basé sur le concept d'Acteur-Critique pour la résolution des équations HJI. Le troisième volet est celui de l'utilisation d'une méta-heuristique d'optimisation basée sur les essaims de particules (PSO), pour la résolution des équations HJI. Ces techniques ont été appliqués pour la commande d'une variété de systèmes non linéaires dynamiques. Les résultats de simulation obtenus ont montré des meilleurs performances en matière de stabilité et robustesse.