title: Methods of learning with reinforcement in the control problems of mechanical systems
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Фуртат Игорь Борисович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Furtat Igor Borisovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Барабанова Александра Сергеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Barabanova Aleksandra Sergeevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Ананьевский Михаил Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Ananevskij Mihail Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:09:34Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:09:34Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 064483
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26209
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Барабанова Александра Сергеевна
  Методы обучения с подкреплением в задачах управления механическими системами
  Математика и механика
  Кафедра теоретической кибернетики
  Кандидат физико-математических наук М.С.Ананьевский
  
  Целью данной работы является изучение методов машинного обучения с подкреплением для задач управления механической системой на примере робота-велосипедиста.
  
  Результат данной работы: Изучена литература по рассматриваемому вопросу и сделано заключение о необходимости развития работы на прикладной уровень, для облегчения построения алгоритма управления по параметрам объекта без глубокого анализа теоремы. Реализована программа моделирования движения робота-велосипедиста без обучения. Реализована программа моделирования движения робота-велосипедиста с обучением, написана программа позволяющая вычислять оценку ε^2 β. Сделаны выводы о сложности применения этой теории и получены замечания для специалистов в смежных областях.
  
  Работа основана на статье В. А Якубовича «Адаптивные системы с многошаговыми целевыми условиями». Статья является довольно старой по написанию и структуре, поэтому при ее разборе возникает большое количество вопросов и затруднений. Поэтому было решено разобрать данную статью и написать прикладную часть, чтобы человеку, который хочет применить данный алгоритм, не пришлось сталкиваться свыше обозначенными проблемами. 
  
  Количество использованных источников: 13
  Библиографическое описание ВКР:
  1. Стюарт Рассел, Питер Норвиг(2017) Искусственный интеллект, Вильямс, 2
  2. Машинное обучение /http://tcyber.ru/tk/research/machine_learning.html
  3. Фомин В. Н, Фрадков А.Л, Якубович В.А(1981) “Адаптивное управление динамическими объектами”, Наука
  4.  В. А. Якубович, “Адаптивные системы с многошаговыми целевыми условиями”, Докл. АН СССР, 183:2 (1968), 303–306 
  5. Марк Лутц, «Программирование на Python»
  6. Python 2.7.3 /https://www.python.org/ (Дата обращения: 12.03.2019)
  7. NumPy 1.8.1 /http://www.scipy.org/ (Дата обращения: 15.03.2019)
  8. Якубович В. А., ДАН, 166, №6 (1966)
  9. Якубович В. А. , “Об одной задаче самообучения целесообразному поведению”, Автомат. и телемех., 1969, № 8, 119–139
  10. Якубович В. А. , “К теории адаптивных систем”, Докл. АН СССР, 182:3 (1968), 518–521  
  11. Лойцянский Ф. Г., Лурье Е. И., Курс теоретической механики, 3, 1934.
  12. Неймарк Ю. И., Фуфаев М. А., Механика твердых тел, № 2, 12 (1967)
  13. Гелиг А. Х., Матвеев А. С., Введение в математическую теорию обучаемых распознающих систем и нейронных сетей, Спб (2014)
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Barabanova Alexandra Sergeevna
  Methods of learning with reinforcement in the control problems of mechanical systems
  mathematics and mechanics
  Department of Theoretical Cybernetics
  Candidate of Physical and Mathematical Sciences MSAnanyevsky
  
  The goal of this paper is to study machine learning methods with reinforcement for the tasks of controlling a mechanical system using the example of a robot cyclist.
  
  The result of this work: The literature on the issue under study was studied and a conclusion was made on the need to develop work at the application level to facilitate the construction of the control algorithm for the object parameters without a deep analysis of the theorem. Implemented a program for modeling the movement of a robot cyclist without training. A program for simulating the movement of a robot cyclist with training has been implemented, a program has been written that allows to calculate the estimate ε ^ 2 β. Conclusions about the complexity of the application of this theory were made and comments were received for specialists in related fields.
  
  The work is based on the article by V. A Yakubovich “Adaptive systems with multi-step target conditions”. The article is quite old in terms of writing and structure, so when it is analyzed a large number of questions and difficulties arise. Therefore, it was decided to disassemble this article and write the application part so that the person who wants to apply this algorithm would not have to face any more than the indicated problems.
  
  Number of used sources: 13
  Bibliographic description:
  1. Stuart Russell, Peter Norvig (2017) Artificial Intelligence, Williams, 2
  2. Machine learning / http://tcyber.ru/tk/research/machine_learning.html
  3. Fomin V.N., Fradkov A.L., Yakubovich V.A. (1981) “Adaptive control of dynamic objects”, Science
  4. V. A. Yakubovich, “Adaptive systems with multi-step target conditions”, Dokl. AN SSSR, 183: 2 (1968), 303–306
  5. Mark Lutz, “Python Programming”
  6. Python 2.7.3 /https://www.python.org/ (Released: 12.03.2019)
  7. NumPy 1.8.1 /http://www.scipy.org/ (Contact Date: 03/15/2019)
  8. Yakubovich V. A., DAN, 166, No. 6 (1966)
  9. Yakubovich V. A., “On a problem of self-study for expedient behavior”, Avtomat. and Telemekh., 1969, No. 8, 119–139
  10. Yakubovich, V. A., “On the theory of adaptive systems,” Dokl. AN SSSR, 182: 3 (1968), 518–521
  11. Loitsyansky F. G., Lurie E. I., The course of theoretical mechanics, 3, 1934.
  12. Neimark Yu. I., Fufaev MA, Mechanics of solids, No. 2, 12 (1967)
  13. Gelig A. Kh., Matveev A. S., Introduction to the mathematical theory of learning recognition systems and neural networks, St. Petersburg (2014)
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Алгоритм "Полоска"
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обучение с подкреплением
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: адаптивные системы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: моделирование движения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: управление механическими системами
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: методы обучения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: "Strip" Algorithm
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: reinforcement learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: adaptive systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: motion simulation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: control of mechanical systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: learning methods
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Methods of learning with reinforcement in the control problems of mechanical systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Методы обучения с подкреплением в задачах управления механическими системами
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diplomnaa_rabota.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26209/1/Diplomnaa_rabota.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,14 MB
resources.filename: reviewSV_Barabanova__ruk._.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26209/2/reviewSV_Barabanova__ruk._.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 63,23 kB