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利用强化学习的自适应动态规划中的值迭代和策略迭代方法,神经网络控制方法,LQR状态

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发表于 2023-10-7 16:36:17 | 显示全部楼层 |阅读模式
利用强化学习的自适应动态规划中的值迭代和策略迭代方法,神经网络控制方法,LQR状态调节器最优控制方法,实现了三维倒立摆在飞行器上的稳定控制。鲁棒性很强,进行了高斯白噪声的扰动实验。

文件列表:
Action.mat
Action2.mat
ControlwithNoise.m
Critic.mat
Critic2.mat
HDP.m
HDPMethod.m
LQRMethod.m
PolicyMethod.m
quadrotor.mat
QuadrotorAnimation.m
SingleHDP.m
train.m
Ux.mat
ValueMethod.m

运行例图:
01.png


利用强化学习的自适应动态规划中的值迭代和策略迭代方法,神经网络控制方法,LQR状态.rar (48.87 KB, 下载次数: 0, 售价: 30 积分)

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