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基于Q-学习的非线性控制
1
作者
杨东
殷苌茗
+1 位作者
陈焕文
吴柏森
《长沙电力学院学报（自然科学版）》
2003年第1期35-38,共4页
给出了一种新的激励学习(RL)方法,它能够有效地解决一个状态与动作空间为连续的非线性控制问题.在实际的应用中,离散的RL方法能把许多非线性控制问题分解成几个局部线性控制作业.提供了一种由简单的线性控制器和Q-学习构成的层次性RL算...
给出了一种新的激励学习(RL)方法,它能够有效地解决一个状态与动作空间为连续的非线性控制问题.在实际的应用中,离散的RL方法能把许多非线性控制问题分解成几个局部线性控制作业.提供了一种由简单的线性控制器和Q-学习构成的层次性RL算法.连续状态 动作空间被形象地分成为一些格子,并且每个格子都有它自己的局部线性控制器.状态空间的隔离是处理维数问题的一种相当简单的方法,但是经常会引起非Markov效果,而局部线性控制器能弥补这个缺陷.
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关键词
激励
学习
(
rl
)
马尔科夫决策过程(MDP)
Q-
学习
非线性控制
局部线性控制器
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职称材料
题名
基于Q-学习的非线性控制
1
作者
杨东
殷苌茗
陈焕文
吴柏森
机构
长沙电力学院数学与计算机系
出处
《长沙电力学院学报（自然科学版）》
2003年第1期35-38,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60075019)
文摘
给出了一种新的激励学习(RL)方法,它能够有效地解决一个状态与动作空间为连续的非线性控制问题.在实际的应用中,离散的RL方法能把许多非线性控制问题分解成几个局部线性控制作业.提供了一种由简单的线性控制器和Q-学习构成的层次性RL算法.连续状态 动作空间被形象地分成为一些格子,并且每个格子都有它自己的局部线性控制器.状态空间的隔离是处理维数问题的一种相当简单的方法,但是经常会引起非Markov效果,而局部线性控制器能弥补这个缺陷.
关键词
激励
学习
(
rl
)
马尔科夫决策过程(MDP)
Q-
学习
非线性控制
局部线性控制器
Keywords
reinforcement learning(
rl
)
Markov decision process(MDP)
Q-learning
non-linear control
local linear controller
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Q-学习的非线性控制
杨东
殷苌茗
陈焕文
吴柏森
《长沙电力学院学报（自然科学版）》
2003
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