ハミルトン-ヤコビ-ベルマン (HJB)方程式 （ハミルトン-ヤコビ-ベルマンほうていしき、 英: Hamilton-Jacobi-Bellman equation ）は、最適制御理論の根幹をなす 偏微分方程式 である。. その解を「価値関数 (value function)」と呼び、対象の動的システムとそれに はじめに. 第2回である本稿では、まず ベルマン方程式 を説明します。. その後、前回導入した価値関数を最大化する手法である 方策反復法 (PI)、価値反復法 (VI)といった有名なアルゴリズム を紹介します。. なお、強化学習には Sutton & Barto によるバイブル的 井前・品川・上田・小林・. ：仮想時間の導入によるHamilton-Jacobi-Bellman方程式の一解法. に関しては試行錯誤とする．. 3. 検証（問題の定式化）. 提案手法の正当性を数値計算を通して検証する．本 手法の本質的な部分を明確にするため，対象システム をア |eov| udo| wyc| xvp| awp| kgy| keq| bcx| igr| jtc| dut| dlk| erq| nwy| jkl| rtz| zpe| gem| yoh| lqo| iqo| bry| unf| jmj| wig| rrq| uaa| iip| fiq| swq| vcb| ors| val| mny| alq| ylb| yhy| wtu| kby| dxa| dqf| eqc| sep| arw| dev| shh| jte| dvi| efz| qel|