Optimal Control and Decision Making

Worum geht's

Du lernst Methoden der optimalen Steuerung, Optimierung, Modellprädiktiven Regelung und lernbasierter Reglerentwürfe (inkl. Reinforcement Learning). Am Ende kannst Du Probleme der optimalen Steuerung formulieren, numerische Lösungsverfahren auswählen und Regler implementieren sowie moderne lernbasierte Ansätze beurteilen.

Was du danach kannst

Analyse und Formalisierung eines Problems der optimalen Steuerung
Herleitung optimaler Regler für verschiedene Applikationen
Auswahl eines geeigneten numerischen Algorithmus
Implementierung eines optimalen Reglers und Analyse seiner Eigenschaften
Verständnis und Design lernbasierter Reglerentwürfe und Reinforcement Learning

Aus was das Modul besteht

VorlesungenEinführung der grundlegenden Konzepte
ÜbungsbetriebBearbeitung von Beispielen zur Vertiefung
AufgabenÜbertragung der Konzepte auf praktische Probleme

Lehrmethode

VorlesungenEinführung der grundlegenden Konzepte
ÜbungsbetriebAnwendung und Übung anhand von Beispielen
AufgabenTransfer der Konzepte auf praktische Probleme

Solltest du schon können

Dynamische Systemeempfohlen
Lineare Regelungssystemeempfohlen
Lineare Algebraempfohlen
Wahrscheinlichkeitstheorieempfohlen

Prüfung

Klausurschriftliche Prüfung

90‑minütige schriftliche Prüfung. Getestet wird Verständnis zentraler Konzepte der optimalen Steuerung und die Anwendung dieser Konzepte auf neue Probleme. Hilfsmittel werden im Rohtext nicht genannt.

Literatur

Bertsekas - Dynamic Programming and Optimal Control, Vol. I and II
Stengel - Optimal Control and Estimation
Sutton and Barto - Reinforcement Learning: An Introduction
Bertsekas - Reinforcement Learning and Optimal Control
Rawlings, Mayne, and Diehl - Model Predictive Control
Grüne and Pannek - Nonlinear Model Predictive Control
Borrelli, Bemporad, and Morari - Predictive Control for Linear and Hybrid Systems
Ljung - System Identification: Theory for User (2nd ed.)
Skript oder Folien
Zusätzliche Literatur und Vorlesungen/Übungen

Termine

Vorlesung mit ÜbungOptimal Control and Decision Making2 Gruppen zur Wahl

AFr.11:30–13:00
N 1179, Wilhelm-Nusselt-Hörsaal (0101.02.179)
15× · 16.10.–05.02.
- 16.10.
- 23.10.
- 30.10.
- 06.11.
- 13.11.
- 20.11.
- 27.11.
- 04.12.
- 11.12.
- 18.12.
- 08.01.
- 15.01.
- 22.01.
- 29.01.
- 05.02.
BMo.13:15–14:45
N 1189, Hans-Piloty-Hörsaal (0101.02.189)
15× · 12.10.–01.02.
- 12.10.
- 19.10.
- 26.10.
- 02.11.
- 09.11.
- 16.11.
- 23.11.
- 30.11.
- 07.12.
- 14.12.
- 21.12.
- 11.01.
- 18.01.
- 25.01.
- 01.02.

Aus dem laufenden Semester, unverbindlich. Von mehreren Gruppen besucht man eine; der Stundenplan schlägt automatisch die mit den wenigsten Überschneidungen vor.

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