Был представлены новый алгоритм адаптивный оптимизации инвариантного эллипсоида основанный на машинном обучении с подкреплением и градиентном спуске. В отличие от существующих методов статической оптимизации предложенный алгоритм итеративно сводит значения регулятора к оптимальным, не требуя точного знания параметров системы. Численная симуляция на примерах линейных систем продемонстрировала заметную эффективность предложенного алгоритма при подавлении ограниченных внешних возмущений.

Догадин Е.В. (науч. рук. Перегудин А.А.) Оптимизация критерия размерности инвариантного эллипсоида методом машинного обучения с подкреплением // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/18003