典型文献
基于改进深度强化学习的倒立摆控制器设计
文献摘要：
小车倒立摆系统是一种具有非线性、强耦合、多变量、欠驱动等特性的自然不稳定系统,倒立摆系统的稳定控制是控制理论中的典型问题.针对该种控制目标,提出了一种基于改进深度学习策略梯度算法的控制方法,控制机构采用强化学习算法作为控制策略.其中,强化学习系统由策略神经网络和基线函数神经网络共同构成,同时神经网络激活函数采用了性能更优的Swish函数,并添加了基线函数以提高训练效率.将新的算法应用于小车倒立摆系统进行仿真实验,并与经典控制算法进行比较,试验结果证明了本文算法的有效性.
文献关键词：
强化学习;深度强化学习;策略梯度算法;激活函数;神经网络;基线函数
中图分类号：
作者姓名：
王雨轩;陈思溢;黄辉先
作者机构：
湘潭大学 自动化与电子信息学院,湖南湘潭411105
文献出处：
引用格式：
[1]王雨轩;陈思溢;黄辉先-.基于改进深度强化学习的倒立摆控制器设计)[J].控制工程,2022(11):2018-2026
A类：
基线函数
B类：
进深,深度强化学习,控制器设计,小车,倒立摆系统,强耦合,多变量,欠驱动,稳定系统,稳定控制,控制理论,典型问题,该种,控制目标,深度学习策略,策略梯度算法,控制机构,强化学习算法,学习系统,统由,激活函数,Swish,提高训练,训练效率,算法应用,经典控制,控制算法
AB值：
0.330517
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