摘要：强化学习在连续时间系统问题上求解相比于离散时间系统而言更加的困难，因此发展受到了延迟。下面讨论一下原因 考虑到一个连续时间的非线性动态规划系统 \(\dot{x}=f(x)+g(x)u(83)\) 目标导向的最优行为的概念是通过定义与反馈控制策略相关联的性能度量或成本函数来捕获的 \(V^\mu(x 阅读全文

摘要：1 简介 每一个生物都与其环境相互作用，并利用这些相互作用来改善自身的活动，以生存和增长。我们称基于与环境交互的动作修正为强化学习(RL)。这里有很多类型的学习，包括监督学习，非监督学习等。强化学习是指一个行动者或代理与它的环境相互作用，根据收到的刺激对其行为的响应，并修改其行为或控制政策。 有一类 阅读全文

摘要：1 基础概念 动态规划是利用最优性原理来解决最优和最优控制问题的一个非常有用的工具。最优性原则可以表示为：“最优策略具有这样的性质:无论初始状态和初始决策是什么，其余决策都必须构成与第一个决策产生的状态相关的最优策略。” 动态规划有几个方面。人们可以考虑离散时间系统或连续时间系统，线性系统或非线性系 阅读全文

摘要：以离散时间系统为例，对自适应动态规划（Adaptive Dynamic Programming，ADP）中Action Network和Critic Network两个网络的更新方式进行说明。 一、系统定义 1.状态方程 state equation ${X_{k + 1}} = {F_k}({X_ 阅读全文