题名
基于强化学习的数据驱动最优镇定控制及仿真
DOI
作者
陆超伦 李永强 冯远静
作者单位
浙江工业大学信息工程学院
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.
关键词
Q-学习；数据驱动；最优控制；吸引域
刊名
人工智能研究
ISSN
3078-9753
年、卷(期)
20198
所属期刊栏目
工程技术
打印
