Застосування засобів нейроеволюції в технічних системах автоматизації керування
Навчання з підкріпленням – галузь машинного навчання, що базується на тому, як програмним агентам слід виконувати дії у середовищі з метою максимізації поняття кумулятивної винагороди. В даній роботі запропоновано нове застосування техніки машинного навчання з підкріпленням у формі нейроеволюції на...
Saved in:
| Published in: | Проблеми програмування |
|---|---|
| Date: | 2021 |
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Інститут програмних систем НАН України
2021
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180507 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Застосування засобів нейроеволюції в технічних системах автоматизації керування / А.Ю. Дорошенко, І.З. Ашур // Проблеми програмування. — 2021. — № 1. — С. 16-25. — Бібліогр.: 14 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862620164184342528 |
|---|---|
| author | Дорошенко, А.Ю. Ашур, І.З. |
| author_facet | Дорошенко, А.Ю. Ашур, І.З. |
| citation_txt | Застосування засобів нейроеволюції в технічних системах автоматизації керування / А.Ю. Дорошенко, І.З. Ашур // Проблеми програмування. — 2021. — № 1. — С. 16-25. — Бібліогр.: 14 назв. — укр. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Проблеми програмування |
| description | Навчання з підкріпленням – галузь машинного навчання, що базується на тому, як програмним агентам слід виконувати дії у середовищі з метою максимізації поняття кумулятивної винагороди. В даній роботі запропоновано нове застосування техніки машинного навчання з підкріпленням у формі нейроеволюції наростаючих топологій для розв’язування задач автоматизації керування на одному з прикладів моделювання задач керування технічними системами. Використовується набір інструментів для розробки та порівняння алгоритмів навчання з підкріпленням OpenAI Gym, повноцінна реалізація з відкритим програмним кодом генетичного алгоритму нейроеволюції NEAT під назвою SharpNEAT, та проміжне програмне забезпечення для оркестрації зазначених компонентів. Алгоритм нейроеволюції наростаючих топологій демонструє знаходження ефективних нейронних мереж на прикладі вирішення простих стандартних галузевих задач з системами з неперервним керуванням з набору OpenAI Gym.
Reinforced learning is a field of machine learning based on how software agents should perform actions in the environment to maximize the concept of cumulative reward. This paper proposes a new application of machine reinforcement learning techniques in the form of neuroevolution of augmenting topologies to solve control automation problems using modeling control problems of technical systems. Key application components include OpenAI Gym toolkit for developing and comparing reinforcement learning algorithms, full-fledged open-source implementation of the NEAT genetic algorithm called SharpNEAT, and intermediate software for orchestration of these components. The algorithm of neuroevolution of augmenting topologies demonstrates the finding of efficient neural networks on the example of a simple standard problem with continuous control from OpenAI Gym.
|
| first_indexed | 2025-12-07T13:20:37Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-180507 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1727-4907 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-12-07T13:20:37Z |
| publishDate | 2021 |
| publisher | Інститут програмних систем НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Дорошенко, А.Ю. Ашур, І.З. 2021-10-01T09:05:34Z 2021-10-01T09:05:34Z 2021 Застосування засобів нейроеволюції в технічних системах автоматизації керування / А.Ю. Дорошенко, І.З. Ашур // Проблеми програмування. — 2021. — № 1. — С. 16-25. — Бібліогр.: 14 назв. — укр. 1727-4907 DOI: https://doi.org/10.15407/pp2021.01.016 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180507 004.4'22 Навчання з підкріпленням – галузь машинного навчання, що базується на тому, як програмним агентам слід виконувати дії у середовищі з метою максимізації поняття кумулятивної винагороди. В даній роботі запропоновано нове застосування техніки машинного навчання з підкріпленням у формі нейроеволюції наростаючих топологій для розв’язування задач автоматизації керування на одному з прикладів моделювання задач керування технічними системами. Використовується набір інструментів для розробки та порівняння алгоритмів навчання з підкріпленням OpenAI Gym, повноцінна реалізація з відкритим програмним кодом генетичного алгоритму нейроеволюції NEAT під назвою SharpNEAT, та проміжне програмне забезпечення для оркестрації зазначених компонентів. Алгоритм нейроеволюції наростаючих топологій демонструє знаходження ефективних нейронних мереж на прикладі вирішення простих стандартних галузевих задач з системами з неперервним керуванням з набору OpenAI Gym. Reinforced learning is a field of machine learning based on how software agents should perform actions in the environment to maximize the concept of cumulative reward. This paper proposes a new application of machine reinforcement learning techniques in the form of neuroevolution of augmenting topologies to solve control automation problems using modeling control problems of technical systems. Key application components include OpenAI Gym toolkit for developing and comparing reinforcement learning algorithms, full-fledged open-source implementation of the NEAT genetic algorithm called SharpNEAT, and intermediate software for orchestration of these components. The algorithm of neuroevolution of augmenting topologies demonstrates the finding of efficient neural networks on the example of a simple standard problem with continuous control from OpenAI Gym. uk Інститут програмних систем НАН України Проблеми програмування Інструментальні засоби і середовища програмування Застосування засобів нейроеволюції в технічних системах автоматизації керування Application of neuro evolution tools in automation of technical control systems Article published earlier |
| spellingShingle | Застосування засобів нейроеволюції в технічних системах автоматизації керування Дорошенко, А.Ю. Ашур, І.З. Інструментальні засоби і середовища програмування |
| title | Застосування засобів нейроеволюції в технічних системах автоматизації керування |
| title_alt | Application of neuro evolution tools in automation of technical control systems |
| title_full | Застосування засобів нейроеволюції в технічних системах автоматизації керування |
| title_fullStr | Застосування засобів нейроеволюції в технічних системах автоматизації керування |
| title_full_unstemmed | Застосування засобів нейроеволюції в технічних системах автоматизації керування |
| title_short | Застосування засобів нейроеволюції в технічних системах автоматизації керування |
| title_sort | застосування засобів нейроеволюції в технічних системах автоматизації керування |
| topic | Інструментальні засоби і середовища програмування |
| topic_facet | Інструментальні засоби і середовища програмування |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180507 |
| work_keys_str_mv | AT dorošenkoaû zastosuvannâzasobívneiroevolûcíívtehníčnihsistemahavtomatizacííkeruvannâ AT ašuríz zastosuvannâzasobívneiroevolûcíívtehníčnihsistemahavtomatizacííkeruvannâ AT dorošenkoaû applicationofneuroevolutiontoolsinautomationoftechnicalcontrolsystems AT ašuríz applicationofneuroevolutiontoolsinautomationoftechnicalcontrolsystems |