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基于监督式强化学习的最优控制方法

945   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-19 07:03:20
本发明提出一种基于监督式强化学习的最优控制方法，包括步骤：步骤1，初始化控制器和评价器的人工神经网络的权值等参数，及一组训练数据集；步骤2，选择一组系统状态开始迭代；步骤3，监督式控制器产生初始稳定的控制策略，控制器通过调整自身权值逼近该控制策略；步骤4，控制器生成相应的控制动作，并附加一定的随机噪声作为探索；步骤5，将带有噪声的控制动作施加到被控制的系统上，观测下一时刻系统的状态和回报；步骤6，调整控制器和评价器的人工神经网络的权重；步骤7，判断当前状态是否满足终止条件，是则进入步骤8，否则回到步骤3；步骤8，判断初始的系统状态数据是否已经全部用于训练，是则输出最终的控制器，否则回到步骤2。
声明：
“基于监督式强化学习的最优控制方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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