Approche connexionniste du contrôle optimal - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue JEDAI - Journal électronique d'intelligence artificielle Année : 2004

Approche connexionniste du contrôle optimal

Bruno Scherrer

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.
Fichier non déposé

Dates et versions

inria-00100166 , version 1 (26-09-2006)

Identifiants

  • HAL Id : inria-00100166 , version 1

Citer

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