Evolutionary design of swing-up controllers for stabilization task of underactuated inverted pendulums
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The development of control laws for underactuated mechanical systems with pendulum-like behaviors is of paramount importance due to their use in the modeling of more complex systems and other challenging tasks. The underactuated feature describes constraints in the maneuverability and capabilities of a mechanical system with the advantage of offering less energy consumption. In this work, a novel methodology for solving the automation of evolved nonlinear controllers for the swing-up phase of switching control laws for underactuated inverted pendulums is proposed. Automatic synthesis of linear controllers with optimal performance applied to linear systems modeled as transfer functions is a forward leap proposed by Koza in 2003. Our proposed approach introduces the nonlinear nature within the automated construction of a set of swing-up controllers integrating an evolutionary process based on GP. The presented framework is based on an analytic behaviorist setup that merges Control Theory with Genetic Programming. Control Theory is applied to formulate the mathematical description of the problem and the design of the fitness function that guides the automated synthesis; Genetic Programming is implemented as an evolutionary engine for the construction of the solutions. The advantage is that the symbolic feature of Genetic Programming is exploited to develop large sets of nonlinear controllers that can be further studied with analytic tools from the Control Theory approach. The proposed framework is applied to an underactuated two-link inverted pendulum giving a set of 13590 evolved nonlinear swing-up controllers with the same and better fitness value than a state-of-the-art human-made design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».