SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:kth-324252"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:kth-324252" > A model-based deep ...

A model-based deep reinforcement learning approach to the nonblocking coordination of modular supervisors of discrete event systems

Yang, Junjun (författare)
Tan, Kaige (författare)
KTH,Maskinkonstruktion (Inst.)
Feng, Lei (författare)
KTH,Maskinkonstruktion (Inst.)
visa fler...
Li, Zhiwu (författare)
visa färre...
KTH Maskinkonstruktion (Inst(creator_code:org_t)
Elsevier BV, 2023
2023
Engelska.
Ingår i: Information Sciences. - : Elsevier BV. - 0020-0255 .- 1872-6291. ; 630, s. 305-321
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Modular supervisory control may lead to conflicts among the modular supervisors for large-scale discrete event systems. The existing methods for ensuring nonblocking control of modular supervisors either exploit favorable structures in the system model to guarantee the nonblocking property of modular supervisors or employ hierarchical model abstraction methods for reducing the computational complexity of designing a nonblocking coordinator. The nonblocking modular control problem is, in general, NP-hard. This study integrates supervisory control theory and a model-based deep reinforcement learning method to synthesize a nonblocking coordinator for the modular supervisors. The deep reinforcement learning method significantly reduces the computational complexity by avoiding the computation of synchronization of multiple modular supervisors and the plant models. The supervisory control function is approximated by the deep neural network instead of a large-sized finite automaton. Furthermore, the proposed model-based deep reinforcement learning method is more efficient than the standard deep Q network algorithm.

Ämnesord

TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Reglerteknik (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Control Engineering (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Inbäddad systemteknik (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Embedded Systems (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Datorsystem (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Computer Systems (hsv//eng)

Nyckelord

Deep reinforcement learning; Discrete event system; Local modular control; Supervisory control theory
Industriella informations- och styrsystem
Industrial Information and Control Systems

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Yang, Junjun
Tan, Kaige
Feng, Lei
Li, Zhiwu
Om ämnet
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Elektroteknik oc ...
och Reglerteknik
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Elektroteknik oc ...
och Inbäddad systemt ...
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Elektroteknik oc ...
och Datorsystem
Artiklar i publikationen
Information Scie ...
Av lärosätet
Kungliga Tekniska Högskolan

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy