Алгоритм обучения систем с дискретным управлением

Разработан алгоритм обучения для задачи позиционирования систем с дискретным управлением, основанный на методе обобщения проб и ошибок, сохраняющихся в базе данных, с помощью глобальной интерполяции и градиентного спуска. Оптимизация алгоритма производится по критерию сокращения времени обучения (числа попыток). Алгоритм был протестирован на симуляторе для моделей систем, действующих на плоскости, двух разных типов: для мобильного робота с двумя ведущими гусеницами и для открытой кинематической цепи с вращательными и призматическими сочленениями.