Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme (IRS) |
Publikationstyp | Hochschulschrift |
Publikationsjahr | 2022 |
Sprache | Deutsch |
Identifikator | ISBN: 978-3-7315-1193-9 ISSN: 2511-6312 KITopen-ID: 1000145970 |
Verlag | KIT Scientific Publishing |
Umfang | xxi, 213 S., LVII |
Serie | Karlsruher Beiträge zur Regelungs- und Steuerungstechnik / Karlsruher Institut für Technologie, Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme ; 16 |
Art der Arbeit | Dissertation |
Fakultät | Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik (ETIT) |
Institut | Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme (IRS) |
Prüfungsdaten | 13.01.2022 |
Prüfungsdatum | 13.01.2022 |
Schlagwörter | Adaptive Dynamic Programming (ADP), Reinforcement Learning (RL), Persistent Excitation (PE), adaptive Optimalregelung, lernende Regler, KI, Adaptive Dynamic Programming (ADP), Reinforcement Learning (RL), Persistent Excitation (PE), Adaptive Optimal Control, Learning-Based Control, AI |
Relationen in KITopen | |
Referent/Betreuer | Hohmann, S. |