@InProceedings{Supelec772,
author = {Jérémy Fix and Matthieu Geist},
title = {{Optimisation de contrôleurs par essaim de particules}},
year = {2012},
booktitle = {{Actes de la Conférence Francophone sur l'Apprentissage Automatique (Cap 2012)}},
pages = {1-14},
month = {may},
address = {Nancy, France},
url = {http://cap2012.loria.fr/pub/Papers/10.pdf},
abstract = {Trouver des contrôleurs optimaux pour des systèmes stochastiques est
un problème particulièrement difficile abordé dans les communautés
d'apprentissage par renforcement et de contrôle optimal. Le paradigme
classique employé pour résoudre ces problèmes est celui des processus
décisionnel de Markov. Néanmoins, le problème d'optimisation qui en
découle peut être difficile à résoudre. Dans ce papier, nous
explorons
l'utilisation de l'optimisation par essaim de particules pour
apprendre des contrôleurs optimaux. Nous l'appliquons en
particulier à
trois problèmes classiques: le pendule inversé, le mountain car et le
double pendule.}
}