Sep, 2023

基于数据驱动的实时高效强化学习算法的 H∞控制：应用于自动化移动出行系统

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TL;DR基于 Q 学习的算法解决线性离散时间系统的 H∞控制，并实现了模型无关的参数在线学习，从而将计算复杂性降低到 qu 的平方，其中 q 是状态变量、控制输入和干扰大小之和。
reinforcement learningh_infinity controlq-learninglinear discrete-time systemsadaptive optimal controller
发现论文，激发创造
  • 基于强化学习的混合整数最优控制：以混合动力车辆能量管理为案例研究

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    May, 2023

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    本文提出了一种简化的车辆微观模拟方法，并使用深度强化学习优化了具有不同车辆组成的六个交通系统的控制策略，发现了类似于波浪消减、交通信号和匝道计量等的多种新行为，并分析了这些行为以获得可解释的控制策略。

    Jul, 2022

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    连续时间非线性最优控制问题中的强化学习方法面临复杂性、数值条件和维度扩展等挑战。该论文介绍了新的强化学习算法，应用于仿射非线性系统的控制，并引入了新的激发框架以优化性能。

    Jul, 2023

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    May, 2018

  • 多时间尺度集成 Q-learning 用于马尔科夫决策过程策略优化

    提出了一种新颖的模型无关的集合强化学习算法，通过在多个合成的与马尔可夫决策过程相关的环境上运行多个 Q 学习算法，并使用基于 Jensen-Shannon 差异的自适应加权机制来融合输出，获得具有低复杂度的近似最优策略。与最先进的 Q 学习算法相比，数值实验结果显示，该算法平均策略误差可以减少高达 55％，运行时复杂度可以减少高达 50％，并验证了理论分析中的假设。

    Feb, 2024

  • 主动学习强化学习：一种随机最优控制方法

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    Sep, 2023

  • 基于激光雷达的端到端强化学习自主赛车

    该研究使用强化学习算法开发和训练了一个代理机器人，在模拟环境中利用激光和速度数据导航赛车，并在真实赛车场景中进行了实验评估，展示了强化学习算法在提高自主驾驶赛车性能方面的可行性和潜在优势。

    Sep, 2023

  • 学习思考：用算法信息理论处理强化学习控制器和递归神经网络世界模型的新型组合

    本文介绍了基于 RNN 的 AI (RNNAIs) 框架及其在强化学习中的应用，该框架旨在学习其初始未知环境的预测模型，并在抽象推理和决策制定方面对其进行询问和利用，实现了 “学习思考” 的目标。

    Nov, 2015

  • 为量子控制设计的样本高效的基于模型的强化学习

    利用基于神经常微分方程（ODE）的归纳偏置，提出了一种基于模型的强化学习（RL）方法，用于在噪声时变门优化中近似环境模型，其时间依赖部分包括控制方式完全已知。与标准的基于模型的 RL 相比，我们的方法在样本复杂度方面具有数量级的优势，适用于控制一、二量子位系统。

    Apr, 2023

  • 强化学习算法在倒立摆问题上的比较

    本文研究了在没有先验动态知识的情况下，利用强化学习算法（如时间差分、策略梯度、价值函数逼近）对基准车杆动力系统进行控制的最优控制策略，进一步提出了将强化学习和摆起控制器相结合的新方法。

    Oct, 2018