
Lizenz: | ![]() |
Titel: | Entwicklung eines Reinforcement Learning basierten Flugzeugautopiloten unter der Verwendung von Deterministic Policy Gradients |
Sprache: | Deutsch |
Autorenschaft: | Wagner, Stefan Sylvius |
Erscheinungsdatum: | 14-Mai-2018 |
Zusammenfassung: | Einer der schwierigsten Aufgaben im Reinforcement Learning ist die Regelung von Systemen in einem kontinuierlichen Zustandsraum und die anschließende Steuerung in einem kontinuierlichen Aktionsraum. In dieser Arbeit wird ein Reinforcment Learning basierter Flugzeugautopilot konzipiert und implementiert, der einen kontinuierlichen Zustandsraum approximiert und ein Flugzeug mit Aktionen in einem kon... One of the most difficult challenges in reinforcement learning is the continuous control of systems in a continuous state and action space. This papers goal is to design and implement a reinforcement learning based airplane autopilot that controls an aircraft in continuous state and action space. Deterministic Policy Gradients define a framework for this purpose in the form of an actor-critic arch... |
URI: | http://hdl.handle.net/20.500.12738/8284 |
Einrichtung: | Department Informatik |
Dokumenttyp: | Abschlussarbeit |
Abschlussarbeitentyp: | Bachelorarbeit |
Hauptgutachter*in: | Meisel, Andreas |
Gutachter*in der Arbeit: | Fohl, Wolfgang |
Enthalten in den Sammlungen: | Theses |
Dateien zu dieser Ressource:
Datei | Beschreibung | Größe | Format | |
---|---|---|---|---|
Bachelorarbeit_StefanSylviusWagner.pdf | 15.62 MB | Adobe PDF | Öffnen/Anzeigen |
Feedback zu diesem Datensatz
Export
Alle Ressourcen in diesem Repository sind urheberrechtlich geschützt.