Αλγόριθμος ενισχυτικής μάθησης για ρύθμιση διεργασιών με κατασκευή νευρωνικών δικτύων ακτινικής βάσης σε πραγματικό χρόνο - Πετσαγκουράκης, Παναγιώτης (Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Χημικών Μηχανικών. Τομέας Ανάλυσης, Σχεδιασμού και Ανάπτυξης Διεργασιών και Συστημάτων, 2015)
Η ρύθμιση ενός μη γραμμικού συστήματος δεν μπορεί να πραγματοποιηθεί με ευκολία, ειδικά όταν υπάρχει μη γραμμικότητα και στη μεταβλητή εισόδου (non affine). Η ενισχυτική μάθηση δίνει τη δυνατότητα να σχεδιαστεί online ένας ευσταθής ρυθμιστής χωρίς καμία γνώση για το σύστημα. Ο εν λόγο ρυθμιστής έχει δύο οντότητες, το action νευρωνικό δίκτυο και το critic νευρωνικό δίκτυο. Το πρώτο προσεγγίζει το μη γραμμικό κομμάτι του συστήματος και παράγει ένα μέρος του σήματος εισόδου, ενώ από την άλλη το critic εφαρμόζεται για να προσεγγίζει τη συνάρτηση κόστους με στόχο να ανανεώσει τα βάρη του action νευρωνικού δικτύου. Οι περισσότερες εφαρμογές που εμφανίζονται βιβλιογραφικά στην online μάθηση, μέσω νευρωνικών δικτύων λαμβάνουν τυχαίες αρχικές τιμές για το διάνυ- σμα των βαρών που συνδέει τους νευρώνες εισόδου με τους κρυφούς νευρώνες. Το αποτέλεσμα αυτής της διαδικασίας είναι η απόδοση του συστήματος να αλλάζει σε κάθε προσομοίωση. Στην παρούσα εργασία, εφαρμόστηκε μια διαφορετική προσέγγιση, όπου χρησιμοποιήθηκαν νευρωνικά δίκτυα ακτινικής βάσης (RBF neural networks), όπου τα κέντρα των συναρτήσεων ενεργοποίησης, αλλά και ο αριθμός νευρώνων (nodes) πλέον αλλάζουν και αυτά με online κινήσεις. Για το σκοπό αυτό χρησιμοποιήθηκε ο αλγόριθμος online fuzzy means, όπου επιλέγει σε κάθε χρονική στιγμή αν θα αυξηθούν τα κέντρα. Αυτή η προσέγγιση εφαρμόστηκε σε 3 προβλήματα. Το πρώτο αποτελείται από ένα μη γραμμικό non affine μαθηματικό σύστημα, ενώ τα άλλα δυο εξάγονται από το χώρο της χημικής μηχανικής.