Desenvolvimento e aplicação de uma metodologia para a implementação de um controlador baseado em aprendizado por reforço do nível de um tanque a partir da simulação

• Autor(a) principal: Vieira, Vinícius Ribeiro
• Data de Publicação: 2022
• Outros Autores: Ferreira, Jonny Farias Vicente
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/19377
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::TECNOLOGIA QUIMICA; Inteligência artificial; Reinforcement learning

Os avanços computacionais dos últimos 50 anos permitiram a elevação da inteligência artificial a novos patamares. Nesse contexto, surgiu o reinforcement learning: uma metodologia que permite aprender a ação a ser tomada e mapear situações de forma a realizar uma tarefa. Nos dias de hoje, essa metodologia pode ser encontrada em diversas áreas, como robótica, finanças, marketing e controle e automação, como ilustra este projeto. Este trabalho utiliza desta técnica para desenvolver uma metodologia em Python com as bibliotecas Numpy, Scipy e Pandas baseada em três passos para implementar um controlador de nível de tanque e aplicá-lo em simulações de sistemas diferentes aos quais fora treinado com o objetivo de avaliar a influência do aprendizado online no seu desempenho. O primeiro passo se tratou do treinamento offline do controlador. Já o segundo passo, foi realizado o treinamento online do controlador no sistema de pior desempenho. Por fim, no terceiro passo foi feito a comparação entre a resposta do controlador referente aos dois treinamentos. Os resultados evidenciam a robustez do controlador, adaptando-se aos diferentes cenários, assim como a melhor resposta que o aprendizado online pode proporcionar.