Використання навчання з підкріпленням у задачах оптимального керування

Abstract

The study examines the application of reinforcement learning (RL) methods to optimal control problems. Traditional control approaches often require precise mathematical models and become computationally intractable for high-dimensional systems. In contrast, RL enables model-free control by allowing an agent to learn optimal strategies through interaction with the environment. The paper outlines the theoretical foundations of RL, including the Bellman optimality equation, and discusses modern algorithms such as DQN and DDPG. The results highlight the potential of RL to create adaptive and robust control systems for complex, dynamic environments in Industry 4.0.У дослідженні розглядається застосування методів навчання з підкріпленням (RL) до задач оптимального керування. Традиційні підходи до керування часто вимагають точних математичних моделей і стають обчислювально складними для багатовимірних систем. Навпаки, RL забезпечує безмодельне керування, дозволяючи агенту вивчати оптимальні стратегії через взаємодію з середовищем. У статті викладено теоретичні основи RL, включаючи рівняння оптимальності Беллмана, та обговорено сучасні алгоритми, такі як DQN та DDPG. Результати підкреслюють потенціал RL для створення адаптивних та надійних систем керування для складних, динамічних середовищ в Індустрії 4.0.