強化學習及其在倒立擺控制中的應用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、 文章從介紹強化學習的基本模型、結構和原理開始，詳細分析了強化學習的主要算法在倒立擺控制中的應用：AHC一層和兩層網絡，Q學習方法等?！?針對目前強化學習方法控制倒立擺研究中存在的不能獲得系統(tǒng)連續(xù)狀態(tài)輸入以及輸出連續(xù)動作空間給倒立擺的問題，結合神經網絡中BP網絡和感知器網絡的泛化特性，通過重新改造智能體的結構，提出了一種新的方法，對強化學習領域所出現的新的算法的嘗試。結合遺傳算法和神經網絡的SANE算法目前被廣泛應用于

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