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dc.contributor.advisorGómez-Espinosa Martín, Robertoes-ES
dc.contributor.authorRosal Carmona, Alejandro deles-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)es_ES
dc.date.accessioned2023-06-29T08:23:29Z-
dc.date.available2023-06-29T08:23:29Z-
dc.date.issued2023es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/79743-
dc.descriptionMáster en Big Data. Tecnología y Analítica Avanzada/Master in Big Data Technologies and Advanced Analyticses_ES
dc.description.abstractEl objetivo final del proyecto es la aplicación de técnicas de IA (Inteligencia Artificial) para el control del posicionamiento dinámico de un nuevo buque de mantenimiento de un parque de eólica flotante. El foco de este trabajo será principalmente el montaje y configuración de un entorno de simulación apropiado para el entrenamiento de agentes de IA basados en aprendizaje por refuerzo. Dichos agentes se encargarán del control del posicionamiento dinámico del buque mediante el control de los propulsores de la embarcación en función al estado del entornoes-ES
dc.description.abstractThe goal of the project is the application of AI techniques for the dynamic positioning control of a new maintenance vessel for a floating wind farm. The focus of this work will be primarily the assembly and configuration of a proper simulation environment for training reinforcement learning-based AI agents. These agents will oversee the dynamic positioning control of the vessel by controlling the vessel's thrusters according to the state of the environment.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoen-GBes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/es_ES
dc.subject.otherM8Aes_ES
dc.titleEntorno de simulación de reinforcement learning para posicionamiento dinámicoes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.keywordsRefuerzo, RL, Entorno, Simulador, DPes-ES
dc.keywordsRL, DP, Python, Environment, Framework, Simulationen-GB
Aparece en las colecciones: MBD-Trabajos Fin de Máster

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