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基于鲁棒模型的强化学习在 L1 自适应控制中的应用
我们介绍了一种用于模型基强化学习（MBRL）算法的控制论增强方案，该方案通过生成一系列基于学到的转移函数的近似控制仿射模型，并结合 L1 自适应控制来提高系统的鲁棒性。该方案不依赖于 MBRL 算法的选择，能够在各种 MBRL 算法中使用，
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4 months ago
马尔可夫决策过程中无界每步成本的模型近似
设计控制策略时，我们考虑在只有近似模型的情况下对无限时域折扣成本马尔可夫决策过程进行控制。对于在原始模型中使用近似模型的最优策略的性能如何，在原始模型中使用的近似模型的价值函数与原始模型的最优价值函数之间的差异的加权范数提供了上界的边界。通
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5 months ago
ICML
有限观测多智体强化学习与（准）效率：信息共享的福音
我们研究了部分可观察随机博弈的可证明多智能体强化学习 (MARL)。我们主张利用智能体之间的信息共享，在可观察性假设的情况下构建一个近似模型来规划近似均衡，并开发了一种具有统计和计算上拟效率的部分可观察 MARL 算法。
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a year ago
一种用于快速、鲁棒逼近两个名义刚体之间净接触力和净力矩的压力场模型
本文提出了一种近似模型，用于预测模拟、控制和状态估计中的名义硬物体之间的净接触力，其结合并推广了弹簧床 (一种 “弹性基础”) 和静压力两种思想，该模型可以更快速地评估，具有足够快、准确和鲁棒的特点，适用于机器人控制器的设计和模拟。
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5 years ago
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