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基于Q学习算法和BP神经网络的倒立摆控制

蒋国飞 吴沧浦

蒋国飞, 吴沧浦. 基于Q学习算法和BP神经网络的倒立摆控制. 自动化学报, 1998, 24(5): 662-666.
引用本文: 蒋国飞, 吴沧浦. 基于Q学习算法和BP神经网络的倒立摆控制. 自动化学报, 1998, 24(5): 662-666.
Jiang Guofei, Wu Cangpu. Learning to Control an Inverted Pendulum Using Q-Learning and Neural Networks. ACTA AUTOMATICA SINICA, 1998, 24(5): 662-666.
Citation: Jiang Guofei, Wu Cangpu. Learning to Control an Inverted Pendulum Using Q-Learning and Neural Networks. ACTA AUTOMATICA SINICA, 1998, 24(5): 662-666.

基于Q学习算法和BP神经网络的倒立摆控制

Learning to Control an Inverted Pendulum Using Q-Learning and Neural Networks

  • 摘要: Q学习是Watkins[1]提出的求解信息不完全马尔可夫决策问题的一种强化学习方 法.将Q学习算法和BP神经网络有效结合,实现了状态未离散化的倒立摆的无模型学习控 制.仿真表明:该方法不仅能成功解决确定和随机倒立摆模型的平衡控制,而且和Anderson[2] 的AHC(Adaptive Heuristic Critic)等方法相比,具有更好的学习效果.
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出版历程
  • 收稿日期:  1997-01-22
  • 刊出日期:  1998-05-20

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