GRO760 - Méthodes inverses en commande optimale
Présentation
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Sommaire
- Cycle
- 2e cycle
- Crédits
- 3 crédits
- Faculté ou centre
- Faculté de génie
- Trimestres *
- Hiver 2027
Cible(s) de formation
Reconstruire les fonctions de coût ou les politiques de commande à partir de comportement et/ou trajectoires observées d’un système dynamique, en s’appuyant sur les principes de l’optimalité (Pontryagin, Bellman, Hamilton-Jacobi) et les méthodes d’optimisation et contrôle optimal inverse. Modélisation et planification de mouvements et/ou comportements d’agents intelligents, humains ou artificiels, à partir de données empiriques.
Contenu
Représentation mathématique unifiée pour reconstruire une politique (ex. : apprentissage des forces dans les actionneurs d’un robot, concevoir une stratégie biomimétique pour des robots, choix des récompenses pour générer un comportement désiré pour un mouvement humain etc.). Méthodes avancées d’apprentissage par renforcement (RL). Méthodes avancées d’apprentissage par renforcement inverse (IRL). IRL pour systèmes déterministes. Méthodes variationnelles. Contrôle optimal inverse à deux niveaux. Contrôle optimal inverse via KKT (Karush-Kuhn-Tucker). IRL pour systèmes stochastiques. Maximum Entropy IRL. Bayesian IRL.
Préalable(s)
Avoir obtenu 82.00 crédits* Sujet à changement