Approche connexionniste du contrôle optimal

Bruno Scherrer 1
1 MAIA - Autonomous intelligent machine
INRIA Lorraine, LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : Les algorithmes connexionnistes sont inspirés de la manière dont le cerveau traite l'information : ils impliquent un grand nombre d'unités simples fortement interconnectées, manipulant des informations numériques de manière distribuée et massivement parallèle. Le contrôle optimal est une théorie computationnelle qui permet d'écrire l'interaction entre un agent et un environnement : elle permet de formaliser précisément le problème consistant à atteindre un certain nombre de buts via l'interaction. Si le contrôle optimal caractérise un "but" (l'optimisation d'un critère), l'approche connexionniste suggère, elle, une "manière" de calculer. Nous décrivons plusieurs problématiques s'inscrivant dans le cadre du contrôle optimal et montrons qu'elles admettent des solutions qui sont connexionnistes : 1) Le contrôle optimal et sa variante adaptative (l'apprentissage par renforcement) dans un petit espace d'états 2) L'apprentissage d'une représentation pour approximer le problème de contrôle optimal ayant un grand espace d'états.
Type de document :
Article dans une revue
JEDAI - Journal électronique d'intelligence artificielle, AFIA, 2004, 4, 10 p
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Contributeur : Publications Loria <>
Soumis le : mardi 26 septembre 2006 - 10:14:59
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:19:50

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Bruno Scherrer. Approche connexionniste du contrôle optimal. JEDAI - Journal électronique d'intelligence artificielle, AFIA, 2004, 4, 10 p. 〈inria-00100166〉

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