Utiliser des machines à vecteurs de support pour approcher les contours d'une fonction valeur dans des problèmes d'atteinte de cible

Résumé : Nous proposons d'utiliser un algorithme d'apprentissage particulier, les SVMs, pour résoudre des problèmes d'atteinte de cible en temps minimal. La cible correspond à un état souhaité, en sachant que le système se détériore dans une certaine région de l'espace (lorsqu'il transgresse un ensemble de contraintes de viabilité). Le bassin de capture au temps t correspond à l'ensemble des états qui peuvent atteindre la cible en un temps inférieur ou égal à t, sans quitter l'ensemble des contrainte de viabilité. Les frontières d'un bassin de capture au temps t correspondent alors aux contours d'une fonction valeur au temps t. Les bassins de capture peuvent alors être utilisés pour définir une fonction de contrôle qui permet au système d'atteindre la cible en un temps minimal. Nous proposons une nouvelle approche, basée sur les SVMs, qui permettent d'approcher les bassins de capture successifs et définissons une procédure de contrôle qui permet de contrôler le système afin qu'il atteigne la cible. Nous illustrons cette méthode sur un exemple simple : le problème de la voiture sur la colline.
Type de document :
Communication dans un congrès
12ieme Journée Scientifique de l'Ecole Doctorale SPI : Apprentissage statistique - Apprentissage symbolique, May 2008, France. pp.5, 2008
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Contributeur : Laetitia Chapel <>
Soumis le : lundi 12 juillet 2010 - 10:33:39
Dernière modification le : mardi 22 mars 2016 - 01:28:05
Document(s) archivé(s) le : jeudi 14 octobre 2010 - 15:29:33

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Laetitia Chapel, Guillaume Deffuant. Utiliser des machines à vecteurs de support pour approcher les contours d'une fonction valeur dans des problèmes d'atteinte de cible. 12ieme Journée Scientifique de l'Ecole Doctorale SPI : Apprentissage statistique - Apprentissage symbolique, May 2008, France. pp.5, 2008. <hal-00499497>

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