论文摘要
利用Q-学习算法,针对模型未知只有数据可用的非线性被控对象,解决最优镇定控制问题.由于状态空间和控制空间的连续性,Q-学习只能以近似的方式实现.因此,文中提出的近似Q-学习算法只能获得一个次优控制器.尽管求得的控制器只是次优,但是仿真研究表明,对于强非线性被控对象,相比线性二次型调节器和深度确定性梯度下降方法,文中方法的闭环吸引域更宽广,实际指标函数也更小.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 陆超伦,李永强,冯远静
关键词: 学习,数据驱动,最优控制,吸引域
来源: 模式识别与人工智能 2019年04期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学
单位: 浙江工业大学信息工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(No.61703369),浙江省重点研发计划项目(No.2017C03039),温州市重大科技专项项目(No.ZS2017007)资助~~
分类号: O232
DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201904007
页码: 345-352
总页数: 8
文件大小: 1318K
下载量: 238
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